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陀螺电机状态直接影响惯导系统的精度和可靠性，对其进行预测是惯导系统性能评估和寿命预测的重要途径。利用灰色理论的建模预测方法对随机性较大的数据预测精度不高；BP神经网络模型的预测方法具有良好的非线性和自学习能力，但训练效率不高且训练效果受样本数影响较大，网络容易限于局部最小值。针对陀螺电机状态特征参数的特点，本文提出一种基于灰色BP神经网络的混合模型。该模型利用BP神经网络对灰色模型误差进行建模，模型输出返回灰色模型进行输入修正。利用灰色理论、BP神经网络以及混合模型对状态特征参数进行建模和预测，结果表明，