【摘 要】
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针对故障率数据的非线性非平稳特性及现有预测方法精度不足的问题,提出了一种基于相关向量经验模态分解(relevance vector empirical mode decomposition,简称RVEMD)和数据处
【机 构】
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海军航空大学岸防兵学院,中央军委联合参谋部第55研究所,海军航空大学航空基础学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51605487),山东省自然科学基金资助项目(ZR2016FQ03),中国博士后科学基金资助项目(2016M592965).
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针对故障率数据的非线性非平稳特性及现有预测方法精度不足的问题,提出了一种基于相关向量经验模态分解(relevance vector empirical mode decomposition,简称RVEMD)和数据处理组合法(grouped method of data handling,简称GMDH)重构的预测方法。首先,通过RVEMD分离故障率时间序列的波动项和趋势项,分解产生序列的固有模态函数(intrinsic mode function,简称IMF)和残余函数(residual function,
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