针对地铁牵引逆变系统的可靠性预测问题,提出一种利用灰色理论优化BP神经网络的可靠性预测模型,充分发挥灰色理论需要数据少以及BP神经网络非线性拟合能力强的的特点,通过灰色理论构建出BP神经网络的拓扑结构并确定相关系数,采用BP神经网络对预测模型输出预测值的误差进行调整,并利用实际数据对改进前后的模型性能进行了对比。结果表明优化后的模型降低了数据处理带来的误差,预测精度明显提高,平均绝对百分比误差降低了约10.4%,对地铁牵引逆变系统的可靠性预测及制定维修维护策略具有重要的参考价值。
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