本文關(guān)鍵詞：基于時(shí)序分解的飛機(jī)平均故障間隔飛行時(shí)間組合預(yù)測(cè)

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【摘要】：針對(duì)飛機(jī)平均故障間隔飛行時(shí)間(MFHBF)指標(biāo)值的預(yù)測(cè)問題,提出一種基于時(shí)間序列分解的組合預(yù)測(cè)方法。首先利用STL(Seasonal and Trend Decomposition using Loess)方法分解出MFHBF指標(biāo)的長期趨勢(shì)項(xiàng)和季節(jié)變動(dòng)項(xiàng),然后以灰色模型預(yù)測(cè)指標(biāo)的長期趨勢(shì),以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)回歸組合模型分別預(yù)測(cè)指標(biāo)的季節(jié)變動(dòng),根據(jù)誤差權(quán)重計(jì)算季節(jié)變動(dòng)的加權(quán)值,最后以加法模型合并趨勢(shì)和季節(jié)的預(yù)測(cè)值獲得最終結(jié)果。利用服務(wù)點(diǎn)積累的指標(biāo)數(shù)據(jù)對(duì)方法進(jìn)行檢驗(yàn),與單獨(dú)使用支持向量機(jī)回歸預(yù)測(cè)得到的結(jié)果相比,平均絕對(duì)誤差由45%減小至21%,證明該方法能夠有效提高預(yù)測(cè)精度,為保障人員提供可信的指標(biāo)預(yù)測(cè)結(jié)果。
【作者單位】： 北京航空航天大學(xué)機(jī)械工程及自動(dòng)化學(xué)院;成都飛機(jī)工業(yè)(集團(tuán))有限責(zé)任公司;
【關(guān)鍵詞】： 時(shí)間序列 灰色預(yù)測(cè) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 支持向量機(jī)回歸 組合預(yù)測(cè)
【分類號(hào)】：V267;TP181
【正文快照】： 0引言可靠性是產(chǎn)品的固有屬性,是軍用飛機(jī)重要的設(shè)計(jì)指標(biāo)。在裝備保障過程中,主機(jī)廠圍繞保持和提高飛機(jī)使用階段的可靠性,進(jìn)行維修排故、備件支持、技術(shù)服務(wù)等保障活動(dòng),同時(shí)對(duì)不同服務(wù)點(diǎn)的可靠性指標(biāo)進(jìn)行分析,根據(jù)數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)和波動(dòng)情況,預(yù)測(cè)未來時(shí)段的指標(biāo)水平,其中平均無

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