基于遗传算法的灰色模型

资 源 简 介

基于遗传算法的灰色模型

详 情 说 明

遗传算法优化灰色模型（GA-GM(1,1)）是一种将两种智能算法结合的创新方法，在航空发电机状态监测领域展现出显著优势。传统GM(1,1)灰色模型通过微分方程处理小样本数据时存在固有局限性，而引入遗传算法后，模型获得了关键的参数优化能力。

该混合模型的核心改进在于利用遗传算法的全局搜索特性。遗传算法通过模拟生物进化过程中的选择、交叉和变异机制，自动寻找灰色模型背景值生成系数和初始条件的最优解。这种优化使模型能够更准确地捕捉航空发电机性能退化的非线性特征，将预测平均相对误差降低了0.14个百分点。

在实际应用中，该模型通过三阶段实现精确预测：首先建立灰色微分方程描述系统退化趋势，然后采用遗传算法进行多代迭代优化，最后通过适应度函数评估解的质量。这种方法不仅提升了航空发电机剩余寿命预测的准确度，其框架还可扩展至旋转机械、电力设备等其他工业领域的故障预测场景。这种融合算法为解决小样本、贫信息系统的状态预测问题提供了新的技术路线。