【摘 要】
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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
【机 构】
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陆军军事交通学院投送装备保障系,陆军军事交通学院学员5大队研究生队
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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
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