在工程应用中识别轴承故障已经不能满足设备维护策略制定的需求,利用振动信号对轴承的劣化趋势进行预测,对轴承全寿命周期各阶段的峰值指标、歪度指标、峭度指标、均方根等时域指标变化趋势进行分析,将峰值指标作为
论文研究-基于灰色系统理论GM(1,1)预测的易变质商品最优补货模型.pdf,
隧道围岩收敛变形改进GM(1,1)预测模型研究,文建华,卢菁,为了有效地提高隧道围岩变形预测精度,对传统GM(1,1)预测模型进行了改进。改进模型通过对原始监测数据列优化重构,降低了量测误差�
基于GM(1,1)的我国电煤需求预测,盛福杰,刘金平,随着电煤消费和需求量的不断增加,电煤供需矛盾也越来越突出,因而需要一套科学合理的方法对我国电煤的需求量进行预测。本文根据
基于GM(1,1)-ARMA的软土地基沉降预测,徐东升,,软土地基的沉降表现出复杂的非线性演化特征,大量的工程实践表明利用部分实测的地基沉降时间序列来预测地基沉降较为准确。以灰色
在建立灰色GM(1,1)拟合方程的过程中又引入了微分方程的数值算法,使模型更加能够与微分方程有效对接因而大大地提高了模型与系统微分方程之间的逼近程度。
合理、科学地对煤炭消费进行预测可为能源政策的制定提供参考,借鉴非线性回归技术,将改进的GM(1,1)模型应用于中国煤炭消费的预测,并进一步预测了2016年~2020年中国的煤炭消费。结果表明:改进后的
合理、科学地对能源消费进行预测可为能源政策的制定提供参考,借鉴非线性回归技术,建立了2000年~2015年中国能源消费的非线性GM(1,1)模型,进一步采用改进的GM(1,1)模型预测了2016年~2
分析了煤矿井下巷道围岩稳定性特征和灰色系统基本理论,建立了基于GM(1,1)灰色系统的巷道顶板、两帮偏移量预测模型。结果表明,顶板与两帮偏移量预测模型后验差比值分别为0.1856和0.1612,预测模
灰色GM(1,1)模型在机械工业中的应用探究,彭利平,,经典的灰色GM(1,1)模型进行数据预测与推算时,精度不够。本文在经典灰色GM(1,1)模型的基础上,添加了超前的数据处理及模型可行性分析�
