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ARIMA与RBF复合模型在设备运行状态趋势预测中的应用
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在实际工作中,复杂机械工作状态往往受很多可知和未知的、确定性和非确定的因素作用,反映其工作状态的特征参数也往往具有复杂变化特征,含有多种趋势成分.通过将ARIMA与RBF径向基神经网络模型复合,用于对非平稳运行的某烟机振动烈度的变化发展趋势进行预测,结果表明,选用合适的模型复合,发挥两个模型各自的优点,能取得较单一模型更好的预测精度.
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来源 ：
机械传动
ISSN： 1004-2539
年份： 2011
期： 9
卷： 35
页码： 85-87
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