【摘 要】
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为了解决固定模型预测时变系统容易出现较大误差的问题,提出模型更新算法,即将移动窗算法与传统灰色预测模型相结合的方法.通过在建模序列中删除一部分旧数据、纳入一部分新
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为了解决固定模型预测时变系统容易出现较大误差的问题,提出模型更新算法,即将移动窗算法与传统灰色预测模型相结合的方法.通过在建模序列中删除一部分旧数据、纳入一部分新数据的方式递推更新预测模型,并分解数学模型所涉及的关键量a、b从而简化递推数学公式;讨论移动窗长度对建模精度的影响;利用国家统计年鉴的统计数据验证上述方法的有效性.以盾构管片拼装机液压系统为例,为已知故障和测试故障样本数据分别建立变量加权的有源自回归模型,依次获得自回归系数用于特征提取,利用灰色综合关联度建立系统与已知状态的时间序列,通过仿真和实
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