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- 基于PCA-BP的航空发动机大修周期预测方法
- 作者： 符式峰 贾晓亮 安磊 常笑 来源： 航空计算技术 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 主成分分析 航空发动机 大修周期 BP神经网络
- 描述： 航空发动机大修具有影响因素多、因素之间耦合关系复杂等特点，针对数据驱动的航空发动机大修周期预测，提出基于主成分分析和反向传播神经网络(PCA-BP)的航空发动机大修周期预测方法。在分析影响航空发动机大修周期主要因素的基础上，采用PCA方法得到影响航空发动机大修周期的主成分因素，并将其作为BP神经网络的输入。基于某型航空发动机大修数据对PCA-BP模型进行训练和测试，并与BP神经网络模型进行比较，结果表明PCA-BP模型预测精度更高，验证了方法的有效性。