面向装甲车辆乘员信息处理的作业时间预测模型研究 被引量：2

1

作者 聂俊峰 刘维平 +2 位作者 傅斌贺 张征 杨波 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第2期233-239,共7页

作业时间的准确预测是装甲车辆乘员信息处理作业状态研究的关键,对提高人机系统的作战效能具有重要意义。针对乘员作业类型向信息处理作业转变的基本趋势,以信息录入典型信息处理作业为研究对象,对其信息处理作业操作元和认知过程进行... 作业时间的准确预测是装甲车辆乘员信息处理作业状态研究的关键,对提高人机系统的作战效能具有重要意义。针对乘员作业类型向信息处理作业转变的基本趋势,以信息录入典型信息处理作业为研究对象,对其信息处理作业操作元和认知过程进行了系统分析。基于乘员操纵特性和认知特性构建了信息录入作业时间预测模型,并面向任务对预测模型进行了实验验证,旨在为解决应急任务条件下乘员信息处理作业时间预测问题探索新的途径。结果表明,该模型能够清晰地描述乘员信息录入作业的认知过程,准确地预测作业时间,具有较好的预测精度和可重用性,是一种有效可行的信息处理作业时间预测模型。 展开更多

关键词 兵器科学与技术 装甲车辆 信息处理 信息录入 时间预测模型

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用太阳系主要天体的位置建立特大地震的时间预测模型 被引量：11

2

作者 李勇 《天文学报》 CSCD 北大核心 2003年第4期363-368,共6页

根据某类事件发生时太阳系主要运动天体的位置,通过对其历史资料的归算,尝试并设计出一种具有普适性的事件时间预测模型.以1900—1980年间全球所有8级及以上的99次地震为例,定义与天体特征位置(视黄经)相关的发震率,初步建立预测发震时... 根据某类事件发生时太阳系主要运动天体的位置,通过对其历史资料的归算,尝试并设计出一种具有普适性的事件时间预测模型.以1900—1980年间全球所有8级及以上的99次地震为例,定义与天体特征位置(视黄经)相关的发震率,初步建立预测发震时刻的概率曲线.指出这可能成为研究地震预报问题的新途径. 展开更多

关键词 太阳系 地震 时间预测模型 行星位置

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东北夏季Venlo型温室温度的时间预测模型构建与检验 被引量：4

3

作者 韩跃 汪春 《黑龙江八一农垦大学学报》 2012年第3期19-23,共5页

温室温度的合理预测是夏季温度控制的重要根据。通过实验设计并测量温室内温度及其影响因素的数据,并运用时间序列分析方法对数据异常点处理及缺失值补足,并对无遮阳三种降温状态下的各变量分别进行平稳性检验,建立了三种状态下的时间... 温室温度的合理预测是夏季温度控制的重要根据。通过实验设计并测量温室内温度及其影响因素的数据,并运用时间序列分析方法对数据异常点处理及缺失值补足,并对无遮阳三种降温状态下的各变量分别进行平稳性检验,建立了三种状态下的时间序列预测模型,结果显示预测数值与实际数值吻合良好,为东北夏季Venlo型玻璃温室的温度控制提供了理论依据。 展开更多

关键词 Venlo型玻璃温室 时间序列预测模型 温度控制 三种降温状态

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基于遗传算法的BP神经网络时间序列预测模型 被引量：55

4

作者 钟颖 汪秉文 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2002年第4期9-11,共3页

神经网络能以任意精度逼近非线性函数 ,以神经网络为基础的时间序列预测模型能很好地反映非线性系统发展的趋势 ,但神经网络训练速度慢、易陷入局部极值。针对这种情况 ,用具有良好的全局搜索能力的遗传算法来改进神经网络时间序列预测... 神经网络能以任意精度逼近非线性函数 ,以神经网络为基础的时间序列预测模型能很好地反映非线性系统发展的趋势 ,但神经网络训练速度慢、易陷入局部极值。针对这种情况 ,用具有良好的全局搜索能力的遗传算法来改进神经网络时间序列预测模型 ,提出了一种将遗传算法和BP算法相结合的学习算法来训练BP神经网络 ,并将该神经网络时间序列预测模型应用于某时间序列的预测。 展开更多

关键词 遗传算法 BP神经网络 时间序列预测模型

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基于模糊时间序列的传感器网络感知数据预测模型 被引量：4

5

作者 南国芳 周帅印 +1 位作者 李敏强 寇纪淞 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2013年第2期143-149,共7页

传感器网络监控系统属于大型复杂系统,由感知节点以一定的时间间隔向sink节点发送感知数据,以实现对应用环境的监控。由于网络本身及应用环境的影响,得到的感知数据往往存在不确定性。此外,周期性报告数据模式影响到实时监控数据的精确... 传感器网络监控系统属于大型复杂系统,由感知节点以一定的时间间隔向sink节点发送感知数据,以实现对应用环境的监控。由于网络本身及应用环境的影响,得到的感知数据往往存在不确定性。此外,周期性报告数据模式影响到实时监控数据的精确性。本文应用时间序列模型预测传感器数据以响应用户查询,可有效降低网络通信量。通过对无线传感器网络的数据分析,引入多属性模糊时间序列预测模型,充分考虑了无线传感器网络时间序列中存在的趋势因素,并提出了适合于传感器网络的修正预测模型。实验结果表明模糊时间序列模型可有效预测传感器网络数据,且能提高预测精度。 展开更多

关键词 信息管理与信息系统 模糊时间序列预测模型 传感器网络 分布式数据库

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中国棉花产量的时间序列预测模型 被引量：9

6

作者 潘晓君 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2007年第17期59-59,共1页

时间序列分析预测的首要任务是辨识影响时间序列的项目因素，这个辨识过程称为分解。每个项目的辨识都独立进行。完成分解后的各项目再度组合，由此途径来分析预测时间序列的未来值。时间序列分析预测的主要任务就是对时间序列的观察样... 时间序列分析预测的首要任务是辨识影响时间序列的项目因素，这个辨识过程称为分解。每个项目的辨识都独立进行。完成分解后的各项目再度组合，由此途径来分析预测时间序列的未来值。时间序列分析预测的主要任务就是对时间序列的观察样本建立尽可能合适的分析预测模型。合理的模型会对所关心的时间序列的预测提供帮助。 展开更多

关键词 时间序列预测模型 棉花产量 时间序列分析 中国 辨识 分解

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径流趋势—随机时间序列预测模型——以大沽夹河为例

7

作者 刘德林 刘贤赵 李希国 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2006年第17期18-20,共3页

关键词 时间序列预测模型 随机因素 径流量 线性回归法 马尔柯夫过程 转移概率 波动性 马尔柯夫链

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基于TimeSeries-Markov模型的煤矿瓦斯事故起数预测 被引量：8

8

作者 王玉丽 袁梅 +3 位作者 李闯 许石青 杨萌萌 徐林 《中国矿业》 北大核心 2017年第12期179-183,共5页

本文以2001~2016年我国煤矿瓦斯事故起数为基础,利用时间序列预测模型及改进马尔科夫预测模型分别预测了2001~2010年、2001~2011年、…及2001~2015年中各年瓦斯事故起数,并计算了其相对误差。其中,TS分别计算的上述六组值的相对误差平... 本文以2001~2016年我国煤矿瓦斯事故起数为基础,利用时间序列预测模型及改进马尔科夫预测模型分别预测了2001~2010年、2001~2011年、…及2001~2015年中各年瓦斯事故起数,并计算了其相对误差。其中,TS分别计算的上述六组值的相对误差平均值在18.72%~23.4%之间,而TSM计算的对应值为5.79%~7.09%,且TSM的预测值的波动趋势更符合真实情况。将上述两种模型分别预测后计算的2011~2016各年瓦斯事故发生起数的相对误差进行线性拟合,发现TSM的预测精度更高。因此,用TSM预测煤矿瓦斯事故起数比用TS预测更可靠,这也间接反映了TSM比TS更多地考虑了因素的近期状况对预测值的影响。最后,用此法预测了2017~2020年我国煤矿瓦斯事故起数,其依次为6起、7起、6起及4起。 展开更多

关键词 时间序列预测模型 马尔科夫预测模型 煤矿 瓦斯事故

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面向区域交通状态预测的时空集成模型 被引量：1

9

作者 吴家成 王洪钰 肖建力 《上海理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第5期474-483,共10页

在智能交通系统中,交通状态预测发挥着至关重要的作用。针对现有的交通预测方法集中于中微观层面,且时间和空间维度单一的问题,提出了一种面向区域宏观交通状态预测的集成模型。该模型以交通指数为依据,在时间维度上采用时间序列预测方... 在智能交通系统中,交通状态预测发挥着至关重要的作用。针对现有的交通预测方法集中于中微观层面,且时间和空间维度单一的问题,提出了一种面向区域宏观交通状态预测的集成模型。该模型以交通指数为依据,在时间维度上采用时间序列预测方法获得时间预测结果,在空间维度上采用支持向量回归方法获得空间预测结果,并在集成模型中将两者的结果融合。在交通指数云图上的实验结果表明,与单一维度的时间或空间模型相比,该模型能显著提高预测精度。 展开更多

关键词 区域交通流 交通状态预测 时间预测模型 空间预测模型 模型集成

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动态组合型神经网络的预测模型 被引量：7

10

作者 刘全 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2007年第7期23-24,共2页

经济预测方法常可分为两类：一类是解释性预测方法，即找出预测量的各影响因素，建立回归分析模型；另一类是时间序列分析方法，它只依赖于被预测量的历史观测数据及数据模式，通过序列分析，找出其顺序变化规律。目前采用的时间序列模... 经济预测方法常可分为两类：一类是解释性预测方法，即找出预测量的各影响因素，建立回归分析模型；另一类是时间序列分析方法，它只依赖于被预测量的历史观测数据及数据模式，通过序列分析，找出其顺序变化规律。目前采用的时间序列模型（ARMA）就是这样的一种方法。然而，许多经济现象的变化具有很强的非线性性，同时又具有很强的时间上的相关性。若只是采用某一类预测方法建立近似的模型，难免要付出降低预测精度的代价。所以构建一种既具备解释性预测模型又具有时间序列预测模型共同特征的预测模型具有重要的意义。 展开更多

关键词 时间序列预测模型 时间序列分析方法 神经网络 组合型 经济预测方法 回归分析模型 时间序列模型 数据模式

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我国转基因抗除草剂大豆产业化的社会福利预测——基于DREAM模型 被引量：4

11

作者 崔宁波 刘望 《江苏农业科学》 2018年第13期304-307,共4页

运用DREAM模型和时间趋势预测模型,通过采用2009—2015年我国大豆和美国转基因大豆的种植成本、单产情况拟合出我国在2018—2023年种植转基因大豆的种植成本及单产情况,基于此数据对我国转基因抗除草剂大豆产业化的社会福利进行预研究... 运用DREAM模型和时间趋势预测模型,通过采用2009—2015年我国大豆和美国转基因大豆的种植成本、单产情况拟合出我国在2018—2023年种植转基因大豆的种植成本及单产情况,基于此数据对我国转基因抗除草剂大豆产业化的社会福利进行预研究。结果表明,转基因抗除草剂大豆的种植给消费者带来的福利较大,累计产生了220.513 1亿元的经济剩余,而对大豆生产者的福利产生了负面的影响,累计损失82.975 6亿元,总体上消费者福利的增加值大于生产者的损失值,整个社会福利水平累计增加137.537 4亿元,改善了社会福利水平。 展开更多

关键词 转基因大豆 抗除草剂 产业化 社会福利 农业科研决策支持系统(DREAM)模型 时间趋势预测模型 种植成本 单产 政策启示

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基于时间序列预测分析的钠冷快堆蒸汽发生器钠-水反应噪声探测技术研究

12

作者 曹韵奇 刘桂娟 段天英 《原子能科学技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第1期135-141,共7页

为研究钠冷快堆蒸汽发生器内部传热管路破损所导致的钠-水反应引起的蒸汽发生器内部能量、流体运行状态及反应成分等不易测量的变化,引入时间序列模型预测分析方法,对蒸汽发生器实验台架模拟泄漏工况所产生的噪声信号进行建模分析,并基... 为研究钠冷快堆蒸汽发生器内部传热管路破损所导致的钠-水反应引起的蒸汽发生器内部能量、流体运行状态及反应成分等不易测量的变化,引入时间序列模型预测分析方法,对蒸汽发生器实验台架模拟泄漏工况所产生的噪声信号进行建模分析,并基于时间序列模型进行信号预测,通过对预测信号与原始信号进行比较判断传热管路泄漏发生的具体时间。实验结果表明,时间序列模型预测分析方法能对钠-水反应产生的噪声信号进行有效建模分析,且根据预测信号能快速准确识别泄漏发生的具体时刻。 展开更多

关键词 钠-水反应 噪声信号 时间序列模型预测

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桂林地区暴雨天气电离层VTEC时序预报模型适用性

13

作者 毛志锋 刘立龙 +3 位作者 黄良珂 韦律权 任丁 魏朋志 《桂林理工大学学报》 CAS 北大核心 2024年第3期481-488,共8页

针对极端天气下VTEC的不规律变化更会增加预测难度的问题,以欧洲定轨中心(CODE)提供的桂林上空2019和2020年电离层VTEC值为样本值,使用滑动四分位距法探测桂林地区暴雨期间的电离层VTEC扰动规律,并建立多种预报模型比较暴雨期间的模型... 针对极端天气下VTEC的不规律变化更会增加预测难度的问题,以欧洲定轨中心(CODE)提供的桂林上空2019和2020年电离层VTEC值为样本值,使用滑动四分位距法探测桂林地区暴雨期间的电离层VTEC扰动规律,并建立多种预报模型比较暴雨期间的模型适用性及预报精度。选取5种时间序列预测模型(ARIMA模型和Single、 Holt、 Brown、 Damped指数平滑模型)对桂林市暴雨期间的电离层VTEC进行未来24 h内的短期预报,结果表明:4~9 h以内ARIMA模型预测效果最好,预测值的RMSE和MAE均小于2 TECu, Single和Damped指数平滑模型其次,Holt和Brown指数平滑模型预测效果最差;超过9 h后各模型的预测能力减弱,RMSE和MAE均大于3 TECu,已无法满足精确预测的需求。 展开更多

关键词 暴雨 VTEC 时间序列预测模型 桂林

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基于N-BEATS的托辊滚动轴承剩余寿命预测 被引量：1

14

作者 滕春阳 李庆健 +2 位作者 陈金刚 张建飞 薛国庆 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第S01期246-252,共7页

为减少煤矿井下带式输送机因托辊故障带来的安全事故和经济损失,提高工作人员和机组设备的安全性和运输效率,对于不同工况下不同位置托辊滚动轴承出现的异常振动情况,应用具有深层结构和残差网络的N-BEATS预测模型进行滚动轴承寿命预测... 为减少煤矿井下带式输送机因托辊故障带来的安全事故和经济损失,提高工作人员和机组设备的安全性和运输效率,对于不同工况下不同位置托辊滚动轴承出现的异常振动情况,应用具有深层结构和残差网络的N-BEATS预测模型进行滚动轴承寿命预测。首先,分析时间序列预测模型N-BEATS的原理及结构,并根据N-BEATS原理建立适用于托辊滚动轴承的寿命预测模型;然后,以某矿带式输送机托辊实际运行工况为背景,搭建基于DVS技术的托辊滚动轴承振动信号监测平台,采集不同工况下的托辊轴承振动信号数据;最后,将采集到的托辊滚动轴承振动数据输入到基于时间序列预测模型(N-BEATS)、卷积神经网络(RCNN)、相似性预测模型中,与真实值进行对比,并评估3种托辊滚动轴承剩余寿命预测质量。结果表明:N-BEATS预测模型相对于RCNN和相似性预测模型,其平均绝对误差分别提升了5.3%和4.1%;N-BEATS预测模型相对均方根误差分别提升了6.3%和5.2%。 展开更多

关键词 基于时间序列(N-BEATS)预测模型 托辊 滚动轴承 寿命预测 带式输送机 振动信号

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海州湾岸线蚀淤演变及预测

15

作者 孔德旋 张存勇 侯建康 《海洋地质前沿》 CSCD 北大核心 2024年第2期28-36,共9页

基于2013-2021年间海州湾18期Lansat 8遥感影像,利用海岸线类型多样性指数、岸线变化率(EPR)和净海岸移动量(NSM)对海州湾各类型岸线蚀淤演变情况进行分析,并基于Prophet时间序列预测模型对2025年岸线进行定量预测。结果表明,9年间基岩... 基于2013-2021年间海州湾18期Lansat 8遥感影像,利用海岸线类型多样性指数、岸线变化率(EPR)和净海岸移动量(NSM)对海州湾各类型岸线蚀淤演变情况进行分析,并基于Prophet时间序列预测模型对2025年岸线进行定量预测。结果表明,9年间基岩岸线整体较稳定;琴岛栈桥到临洪河口淤泥质岸线不稳定,岸线明显向海淤积;砂质岸线整体较稳定,无明显蚀淤倾向。预测2025年海州湾淤泥质岸线呈向海延伸趋势,临洪河口附近岸线呈向海延伸趋势,其余岸线均无明显淤蚀变化,较为稳定。 展开更多

关键词 海州湾 遥感 海岸线 岸线变化率 净海岸移动量 Prophet时间序列预测模型

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基于小波神经网络的经济预测研究 被引量：11

16

作者 胡俊胜 肖冬荣 夏景明 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2005年第03X期18-20,共3页

本文通过小波变换和神经网络的结合,建立了相应的小波神经网络经济预测模型。该模型克服了传统时间序列预测模型只能进行线性预测,避免了一些BP神经网络的固有缺陷。

关键词 经济预测模型 时间序列预测模型 小波神经网络 BP神经网络 小波变换 线性预测

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基于模糊分类变系数的铅锌烧结过程综合透气性状态预测 被引量：3

17

作者 吴敏 徐辰华 王春生 《华东理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第7期825-828,871,共5页

针对铅锌烧结过程的强非线性、时变等特点,运用智能集成建模的思想,提出一种模糊分类变系数透气性状态预测方法。首先深入机理分析和工况参数相关性分析研究,采用神经网络方法建立工艺参数和时间序列透气性预测模型;然后借助于模糊组合... 针对铅锌烧结过程的强非线性、时变等特点,运用智能集成建模的思想,提出一种模糊分类变系数透气性状态预测方法。首先深入机理分析和工况参数相关性分析研究,采用神经网络方法建立工艺参数和时间序列透气性预测模型;然后借助于模糊组合器实现两个子模型的有机组合,设计了模糊分类变系数综合透气性集成预测模型结构,其中加权系数由工况波动程度确定。运行结果表明:提出的集成模型具有较高的预测精度和较强的自学习能力,并且在工况波动严重的情况下,仍然具有好的预测效果,该模型具有一定的灵敏度和鲁棒性。 展开更多

关键词 铅锌烧结过程 透气性 工艺参数预测模型 时间序列预测模型 模糊组合器 集成预测模型

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基于灰色理论的航空发动机剩余寿命预测 被引量：17

18

作者 刘小峰 叶榕婷 +1 位作者 柏林 乔恒稳 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2021年第1期74-81,共8页

针对航空发动机健康监测数据繁杂、性能退化特征不明显、缺乏有效的健康指数构建与剩余寿命预测难的问题,提出了基于灰色理论的多监测参量优化选择与融合及全阶时间幂灰色预测模型(FOTP-GM(1,1))方法。首先,采用灰色关联分析法对航空发... 针对航空发动机健康监测数据繁杂、性能退化特征不明显、缺乏有效的健康指数构建与剩余寿命预测难的问题,提出了基于灰色理论的多监测参量优化选择与融合及全阶时间幂灰色预测模型(FOTP-GM(1,1))方法。首先,采用灰色关联分析法对航空发动机的高维监测物理参量的性能退化状态表征能力进行参数化度量,结合线性相关分析对监测参量进行优化选择;其次,利用灰色接近关联度对优化选择的特征进行加权融合,构建航空发动机的统一健康指标(HI),并以训练发动机HI失效阈值为参照,采用滑动窗欧氏距离比对法确定测试发动机的HI失效阈值;最后,采用FOTP-GM(1,1)对测试发动机的剩余寿命进行预测。通过实验分析,该方法能够有效地对航空发动机的剩余寿命进行预测,并比传统方法得到更高的预测准确度,该方法为实现航空发动机的故障预测与健康管理提供一种新的思路与手段。 展开更多

关键词 健康监测 寿命预测 失效阈值 灰色关联 全阶时间幂灰色模型预测

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基于烟气温度场分布的烧穿点智能集成预测方法 被引量：4

19

作者 吴敏 徐辰华 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第12期1313-1320,共8页

铅锌密闭鼓风烧结过程具有强非线性、时变和时滞等特性.本文在分析过程热状态的基础上,通过研究烧结机烟气温度梯度分布,建立烟气温度分布烧穿点软测量判断模型,结合烧穿点的动态特性,运用智能集成建模的思想,提出采用神经网络方法建立... 铅锌密闭鼓风烧结过程具有强非线性、时变和时滞等特性.本文在分析过程热状态的基础上,通过研究烧结机烟气温度梯度分布,建立烟气温度分布烧穿点软测量判断模型,结合烧穿点的动态特性,运用智能集成建模的思想,提出采用神经网络方法建立工艺参数预测模型,采用灰色理论建立烟气温度分布时间序列预测模型,通过模糊组合器综合与协调两个模型来预测烧穿点位置.实际运行结果表明,智能集成预测方法为铅锌烧结过程烧穿点的判断和预测提供了一种可行、有效的解决思路,为实现过程的状态优化奠定了基础. 展开更多

关键词 铅锌烧结过程 烧穿点 烟气温度场分布 工艺参数预测模型 时间序列预测模型 集成预测模型

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基于过程数据时段特性的数控机床热误差预测研究 被引量：1

20

作者 邢美峰 秦波 +2 位作者 秦岩 袁媛 王春暖 《机床与液压》 北大核心 2015年第5期77-81,共5页

准确可靠的热误差预报模型,对提高数控机床的加工精度尤为重要。针对数控加工的过程数据呈现出多时段、多变量、三维特性,基于时间片矩阵的思想,在过程数据标准化处理的基础上,采用偏最小二乘方法提取时间片矩阵与热误差在高维空间的预... 准确可靠的热误差预报模型,对提高数控机床的加工精度尤为重要。针对数控加工的过程数据呈现出多时段、多变量、三维特性,基于时间片矩阵的思想,在过程数据标准化处理的基础上,采用偏最小二乘方法提取时间片矩阵与热误差在高维空间的预测关系并进行降维;在低维特征空间中基于K-means算法实现时间片预测模型的聚类,以便于加工过程时段特性的分析和知识发现,藉此构建热误差预报模型。仿真实验结果表明,与BP热误差建模方法相比,所提方法的预测精度、泛化能力均显著提高,为数控机床的热误差预测研究提供一种新思路的同时,也给出行之有效的解决方法。 展开更多

关键词 过程数据 时段分析 时间片矩阵预测模型 热误差预测 偏最小二乘

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