發(fā)布時(shí)間：2018-05-20 09:04

  本文選題：灰色關(guān)聯(lián)分析 + 粗糙集��； 參考：《計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究》2017年09期

【摘要】：為更有效地預(yù)測(cè)設(shè)備故障,提出一種基于灰色粗糙集與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)備故障預(yù)測(cè)模型。用灰色關(guān)聯(lián)分析和粗糙集理論分別對(duì)二維故障決策表進(jìn)行橫向和縱向兩個(gè)維度的約簡(jiǎn),將冗余的數(shù)據(jù)和屬性去掉,并將約簡(jiǎn)后的數(shù)據(jù)輸入到BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),預(yù)測(cè)設(shè)備故障。最后以地鐵信號(hào)設(shè)備故障預(yù)測(cè)為例進(jìn)行實(shí)例驗(yàn)證,結(jié)果表明該模型預(yù)測(cè)誤差更小,預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率更高。
[Abstract]:In order to predict equipment malfunction more effectively, a device fault prediction model based on Grey rough set and BP neural network is proposed. The two dimensions of horizontal and longitudinal dimensions are reduced by grey relational analysis and rough set theory. The redundant data and attributes are removed and the reduced data are entered into the BP neural network. The network is used to predict the fault of the equipment. Finally, an example is taken as an example to verify the subway signal equipment fault prediction. The results show that the prediction error of the model is smaller and the prediction accuracy is higher.
【作者單位】： 重慶大學(xué)機(jī)械傳動(dòng)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(71571023)
【分類號(hào)】：TP18;TP277

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本文編號(hào)：1914000