【摘 要】
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为更有效地预测设备故障，提出一种基于灰色粗糙集与BP神经网络的设备故障预测模型。用灰色关联分析和粗糙集理论分别对二维故障决策表进行横向和纵向两个维度的约简，将冗余的数
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(71571023)
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为更有效地预测设备故障，提出一种基于灰色粗糙集与BP神经网络的设备故障预测模型。用灰色关联分析和粗糙集理论分别对二维故障决策表进行横向和纵向两个维度的约简，将冗余的数据和属性去掉，并将约简后的数据输入到BP神经网络，预测设备故障。最后以地铁信号设备故障预测为例进行实例验证，结果表明该模型预测误差更小，预测准确率更高。
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