基于实时监测的动车组关键部件寿命预测模型的研究
| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 序 | 第8-11页 |
| 1 引言 | 第11-15页 |
| ·课题背景 | 第11页 |
| ·课题意义 | 第11-12页 |
| ·研究现状 | 第12页 |
| ·研究目标 | 第12页 |
| ·研究内容 | 第12-15页 |
| 2 理论基础 | 第15-38页 |
| ·灰色系统理论 | 第15-27页 |
| ·灰色系统建模思想及其基本概念 | 第16-22页 |
| ·灰色系统模型形式 | 第22-24页 |
| ·灰度预测过程 | 第24-27页 |
| ·神经网络 | 第27-38页 |
| ·神经网络的基本概念 | 第27-29页 |
| ·BP神经网络 | 第29-38页 |
| 3 模型种类及数据验证 | 第38-56页 |
| ·GM(1,1)模型 | 第39-41页 |
| ·BP神经网络模型 | 第41-43页 |
| ·并联型灰色神经网络 | 第43-46页 |
| ·串联型灰色神经网络 | 第46-49页 |
| ·嵌入型灰色神经网络 | 第49-51页 |
| ·补偿型灰色神经网络 | 第51-56页 |
| 4 优化的补偿型组合模型 | 第56-63页 |
| ·优化GM(1,1)模型 | 第57-60页 |
| ·平滑数据序列 | 第57-60页 |
| ·重构背景值 | 第60页 |
| ·优化残差序列 | 第60页 |
| ·调整BP神经网络 | 第60-63页 |
| 5 结论 | 第63-65页 |
| ·工作总结 | 第63-64页 |
| ·工作展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-67页 |
| 附录A | 第67-69页 |
| 附录B | 第69-70页 |
| 附录C | 第70-72页 |
| 索引 | 第72-73页 |
| 作者简历 | 第73-75页 |
| 学位论文数据集 | 第75页 |
