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论文类型：期刊论文

发表时间：2011-01-01

发表刊物：大连理工大学学报

收录刊物：Scopus、EI、PKU、ISTIC、CSCD

卷号：51

期号：6

页面范围：814-818

ISSN号：1000-8608

关键字：GM模型; 光滑度; 权重; 最小平均误差; 预测

摘要：原始序列规律、一次累加生成序列光滑度及其初始值是影响GM(1,1)模型预测精度的主要原因。为了获得较高的预测精度,在原有改善序列光滑度方法的基础
   上,给出一种基于加权和最小平均相对误差的灰色改进算法。该改进算法不但能够提高拟合及预测精度,而且拓展了传统GM(1,1)预测模型的适用范围。将传
   统方法与改进算法应用于实际设备故障诊断和寿命预测,结果表明,改进算法对于机械设备的预知维修具有较好的参考价值。