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基于灰色补偿BP神经网络优化组合模型的车辆装备冷却系腐蚀预测
引用本文:徐安桃,李锡栋,周慧,乔渊博,吴正日.基于灰色补偿BP神经网络优化组合模型的车辆装备冷却系腐蚀预测[J].装备环境工程,2018,15(11):123-128.
作者姓名:徐安桃  李锡栋  周慧  乔渊博  吴正日
作者单位:陆军军事交通学院 a. 投送装备保障系,天津 300161,陆军军事交通学院 b. 学员5大队研究生队,天津 300161,陆军军事交通学院 b. 学员5大队研究生队,天津 300161,陆军军事交通学院 b. 学员5大队研究生队,天津 300161,陆军军事交通学院 b. 学员5大队研究生队,天津 300161
摘    要:目的 避免由于腐蚀破坏车辆装备冷却系,使车辆不能维持良好的工作状态,并缩短装备的使用寿命,建立一个准确、高效的预测模型,以实现对车辆装备冷却系腐蚀预测。方法 在传统GM(1,1)模型基础上,结合背景值构造优化与新陈代谢思想,建立一种新陈代谢加权不等时距模型MUGM(1,1,λ)。此外,还引入遗传算法优化BP神经网络模型对MUGM(1,1,λ)模型进行残差修正,建立灰色补偿BP神经网络优化组合模型。结果 基于优化组合模型对冷却系用铸铁材料腐蚀预测的平均误差为0.43%,模型精度为一级,预测精度高。结论 所建立的灰色补偿BP神经网络优化组合模型对于车辆装备冷却系金属腐蚀预测具有可行性。

关 键 词:车辆装备冷却系  MUGM(1  1  λ)  遗传算法  BP神经网络
收稿时间:2018/9/12 0:00:00
修稿时间:2018/11/25 0:00:00

Corrosion Prediction of Vehicle Equipment Cooling System Based on Grey Compensation BP Neural Network Combined Model
XU An-tao,LI Xi-dong,ZHOU Hui,QIAO Yuan-bo and WU Zheng-ri.Corrosion Prediction of Vehicle Equipment Cooling System Based on Grey Compensation BP Neural Network Combined Model[J].Equipment Environmental Engineering,2018,15(11):123-128.
Authors:XU An-tao  LI Xi-dong  ZHOU Hui  QIAO Yuan-bo and WU Zheng-ri
Affiliation:a. Projection Equipment Support Department, Army Military Transportation University, Tianjin 300161, China,b. Postgraduate Training Brigade, Fifth Team of Cadets, Army Military Transportation University, Tianjin 300161, China,b. Postgraduate Training Brigade, Fifth Team of Cadets, Army Military Transportation University, Tianjin 300161, China,b. Postgraduate Training Brigade, Fifth Team of Cadets, Army Military Transportation University, Tianjin 300161, China and b. Postgraduate Training Brigade, Fifth Team of Cadets, Army Military Transportation University, Tianjin 300161, China
Abstract:
Keywords:
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