灰色双重残差修正的多芯片组件寿命预测
发布时间：2021-01-29 00:43
针对利用传统灰色模型进行多芯片组件寿命预测时存在的精度不足,以及预测精度随时间跨度增加而显著降低的问题,提出马尔科夫-尾段双重残差修正的多芯片组件寿命灰色预测方法。将在灰色GM（1,1）模型预测值基础上经马尔科夫法优化后的残差作为尾段灰色残差模型的输入值,实现双重残差修正。以对热循环加速试验条件下得到少量试验数据的影响多芯片组件寿命的电阻值进行寿命预测为例,试验结果表明,相较于传统灰色模型和神经网络预测方法,所提出方法在小样本条件下平均残差分别减小了80.469%和68.53%,预测精度得以提高,结果更加可靠,能够更准确地预测多芯片组件的寿命。
【文章来源】：电子测量与仪器学报. 2020,34(05)北大核心
【文章页数】：7 页
【部分图文】：
预测残差修正流程
表5 经残差修正后的预测结果对比表Table 5 Results of residual modified 循环次数 样本均值 灰色预测值 仅经马尔科夫修正后预测值 经MLP神经网络预测值 经双重修正后预测值 1 800 11.272 7 11.197 1 11.242 26 11.210 7 11.246 094 2 000 11.400 0 11.353 8 11.383 32 11.371 3 11.390 314 2 200 11.540 0 11.517 2 11.533 45 11.533 9 11.546 208 2 400 11.727 5 11.673 9 11.694 72 11.698 5 11.717 995经对比分析,仅用灰色预测法虽能够大致预测出电阻值的变化情况,但精度不高,平均残差值达0.050 675;用灰色-马尔科夫法预测,平均残差值降低至0.021 61,预测精度得以提高 57.35%;经马尔科夫-尾段双重残差修正双重残差修正后,平均残差降低至0.009 897,相对于灰色-马尔科夫法的精度得以提高54.20%,相对于不加以修正的精度得以提高 80.469%。且相对于神经网络预测的精度得以提高68.53%,精度提高效果显著。
本文编号：3005975
【文章来源】：电子测量与仪器学报. 2020,34(05)北大核心
【文章页数】：7 页
【部分图文】：
预测残差修正流程
表5 经残差修正后的预测结果对比表Table 5 Results of residual modified 循环次数 样本均值 灰色预测值 仅经马尔科夫修正后预测值 经MLP神经网络预测值 经双重修正后预测值 1 800 11.272 7 11.197 1 11.242 26 11.210 7 11.246 094 2 000 11.400 0 11.353 8 11.383 32 11.371 3 11.390 314 2 200 11.540 0 11.517 2 11.533 45 11.533 9 11.546 208 2 400 11.727 5 11.673 9 11.694 72 11.698 5 11.717 995经对比分析,仅用灰色预测法虽能够大致预测出电阻值的变化情况,但精度不高,平均残差值达0.050 675;用灰色-马尔科夫法预测,平均残差值降低至0.021 61,预测精度得以提高 57.35%;经马尔科夫-尾段双重残差修正双重残差修正后,平均残差降低至0.009 897,相对于灰色-马尔科夫法的精度得以提高54.20%,相对于不加以修正的精度得以提高 80.469%。且相对于神经网络预测的精度得以提高68.53%,精度提高效果显著。
本文编号：3005975
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