改进灰色Elman神经网络的风电机组振动特征预测
改进灰色Elman神经网络的风电机组振动特征预测【摘要】:提出一种改进的灰色模型与神经网络相结合的预测方法,并首次在风电机组状态预测中应用。该预测方法利用Elman神经网络辅助灰色
【关键词】: 灰色理论 Elman神经网络 风电机组 振动预测
【基金】:山西省科技重大专项(20111101048)
【分类号】:TM315
【正文快照】: 0前言基于振动信号对风电机组进行状态趋势预测,实现由定期维修向不定期预知性维修转变,对于风机安全运行、避免事故发生具有重大意义。状态趋势预测的研究方法主要有回归预测、时间序列预测、模糊预测、专家系统预测、灰色预测、神经网络等[1]~[7]。回归预测和时间序列预测要
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