以美国航空航天局提供的航空涡扇发动机退化数据集为研究对象,该数据集包含多台发动机从启动到失效期间多个运行周期的多源传感器时序状态监测数据,它们共同表征了发动机的性能退化情况。为减小计算成本,需要对原始多源传感器监测数据进行数据筛选,剔除与发动机性能退化情况无关的传感器数据项,保留有用数据,为对多源传感器数据进行...
1.算法描述 GRNN建立在非参数核回归基础上,以样本数据为后验条件,通过执行诸如Parzen非参数估计,从观测样本里求得自变量和因变量之间的联结概率密度函数之后,直接计算出因变量对自变量的回归值。GRNN不需要设定模型的形式,但是其隐回归单元的核函数中有光滑因子,它们的取对网络有很大影响,需优化取值。GRNNb论具有良好的...
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m基于GRNN广义回归神经网络的飞机发动机剩余寿命预测matlab仿真,训练集采用C-MAPSS数据集 1.算法描述 GRNN建立在非参数核回归基础上,以样本数据为后验条件,通过执行诸如Parzen非参数估计,从观测样本里求得自变量和因变量之间的联结概率密度函数之后,直接计算出因变量对自变量的回归值。GRNN不需要设定模型的形式,但是其隐...
m基于GRNN广义回归神经网络的飞机发动机剩余寿命预测matlab仿真,训练集采用C-MAPSS数据集,1.算法描述GRNN建立在非参数核回归基础上,以样本数据为后验条件,通过执行诸如Parzen非参数估计,从观测样本里求得自变量和因变量之间的联结概率密度函数之后,直接计算出因变量对
m基于GRNN广义回归神经网络的飞机发动机剩余寿命预测matlab仿真,训练集采用C-MAPSS数据集 1.算法描述 GRNN建立在非参数核回归基础上,以样本数据为后验条件,通过执行诸如Parzen非参数估计,从观测样本里求得自变量和因变量之间的联结概率密度函数之后,直接计算出因变量对自变量的回归值。GRNN不需要设定模型的形式,但是其隐...
简介:m基于GRNN广义回归神经网络的飞机发动机剩余寿命预测matlab仿真,训练集采用C-MAPSS数据集 1.算法描述 GRNN建立在非参数核回归基础上,以样本数据为后验条件,通过执行诸如Parzen非参数估计,从观测样本里求得自变量和因变量之间的联结概率密度函数之后,直接计算出因变量对自变量的回归值。GRNN不需要设定模型的形式,但是其...