基于偏离度优化的高速列车轴箱轴承温度预测方法

摘要

根据灰色二次回归与GM(1,1)两个模型预测值与实际值的偏差,确定模型各自的权重系数进行组合预测.首先对模型的建模数、迭代数进行合理选择,对原始轴温数据进行预处理,然后分别分析了灰色二次回归与GM(1,1)模型的特点,最后为避免均值加权不能很好地适应轴温波动情况,采用偏离度的权重系数来将两个模型组合起来.通过权值分配的方式,不断对上一阶段单一模型的预测偏差校正,减小组合模型的预测偏差.经实际验证表明优化作用有效.