A parameter optimization method based on relevance measurement in a prediction system

机译：预测系统中基于相关性度量的参数优化方法

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A parameter optimization method based on relevance measurement in a prediction system is proposed. Meaning of dependency in parameter optimization is analyzed and reference standards of parameter optimization are proposed. This method is used in BP neural network to select the input parameter in a residual life prediction system of rechargeable batteries. The case study shows a good effect on initial parameter selection in a prediction system.

机译：提出了一种基于相关性度量的预测系统参数优化方法。分析了参数优化中依赖项的含义，并提出了参数优化的参考标准。该方法在BP神经网络中用于选择可充电电池剩余寿命预测系统中的输入参数。案例研究显示了对预测系统中初始参数选择的良好效果。

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来源
《IEEE Prognostics and System Health Management Conference》|2015年|1-4|共4页
会议地点
作者
Yifan Yang; Junyou Shi; Jiajing Wang;
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会议组织
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正文语种
中图分类
关键词
BP neural network; parameter optimization; relevance measurement; residual life prediction;

机译：BP神经网络;参数优化;相关性测量;剩余寿命预测;

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