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基于残差补偿灰色马尔科夫模型的校准间隔预测方法 被引量:4

Prediction method of calibration interval based on residual compensation grey-markov model
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摘要 为了实现对测量仪器科学、合理的校准间隔的预测,根据历史数据的特点,将灰色预测模型与马尔科夫预测方法相结合,用灰色GM(1,1)模型预测校准数据的总体变化趋势,用马尔科夫模型预测残差序列的状态变化,进而得到校准数据的预测值。用实验数据对模型进行了验证。结果表明,模型很好地体现了测量仪器关键参数的发展过程,适于校准间隔的预测。 In order to predict the calibration interval of a measuring instrument scientifically,the characters of historical calibration data are analyzed,and a combination of GM( 1,1) model and Markov method is adopted to acquire the predictive value of calibration data. GM( 1,1) model is used to forecast the general trend of the calibration data,and Markov model is used to predict the state of residual series. Experimental data is utilized to validate the model. The results demonstrate that the model can well forecast the evolvement of key parameters of a measuring instrument,which is suitable for calibration interval prediction.
作者 纪伊琳 钱政
出处 《电测与仪表》 北大核心 2017年第21期7-11,共5页 Electrical Measurement & Instrumentation
基金 国家自然科学基金资助项目(61573046)
关键词 校准间隔 残差补偿 灰色GM(1 1)模型 马尔科夫模型 calibration interval, residual compensation, GM ( 1,1 ) model, Markov model
  • 相关文献

参考文献6

二级参考文献45

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共引文献14

同被引文献37

引证文献4

二级引证文献8

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