%0 Journal Article
%T 基于混沌神经网络理论的机电设备状态趋势预测研究
%A 朱春梅
%A 徐小力
%A 张建民
%J 北京理工大学学报
%D 2009
%X 为了对机电设备的非线性非平稳状态进行有效的趋势预测,运用混沌预测方法和混沌神经网络的预测原理,建立了基于混沌神经网络的预测模型.以工业现场大型烟气轮机为研究对象,采用混沌神经网络和灰色预测两种方法进行了趋势预测,并对两种方法的预测结果进行了比较.结果表明,针对烟气轮机的非线性非平稳状态,基于混沌神经网络的预测精度更高、更有效.
%K 机电设备
%K 故障预测
%K 混沌理论
%K 相空间重构
%K 混沌神经网络
%U http://journal.bit.edu.cn/zr/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20090609&flag=1