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基于鸡群算法和马尔科夫法的灰色模型芯片寿命预测方法
摘要文本
本发明涉及一种基于鸡群算法和马尔科夫法的灰色模型芯片寿命预测方法，涉及结构件寿命预测技术领域，解决了现有技术中的预测精度低、对原始序列的拟合程度差的问题。本发明的方法通过引入鸡群优化算法，在一个算法中以三类不同的寻优个体对灰色模型的参数进行寻优，保证预测效率高的同时，收敛速度快，计算量小，最大程度地降低了预测的平均相对误差；同时还引入干扰项保证了灰色模型最优拟合曲线在不一定经过历史数据中的某一点的情况下也能保证预测的精度。最后，引入马尔科夫法对灰色模型进行修正，有效地减小了传统灰色模型的残差累积效应，进一步地提高预测精度的基础上提高了预测数据对原始数据的拟合程度。。数据由马 克 团 队整理
申请人信息
- 申请人:北京航空航天大学; 北京智芯微电子科技有限公司
- 申请人地址:100191 北京市海淀区学院路37号
- 发明人: 北京航空航天大学; 北京智芯微电子科技有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 基于鸡群算法和马尔科夫法的灰色模型芯片寿命预测方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410239217.1 |
| 申请日 | 2024/3/4 |
| 公告号 | CN117828482A |
| 公开日 | 2024/4/5 |
| IPC主分类号 | G06F18/2415 |
| 权利人 | 北京航空航天大学; 北京智芯微电子科技有限公司 |
| 发明人 | 王珺珺; 王亘川; 侯淳彬; 陈燕宁; 刘芳; 高杰 |
| 地址 | 北京市海淀区学院路37号; 北京市海淀区西小口路66号中关村东升科技园A区3号楼 |
专利主权项内容
1.一种基于鸡群算法和马尔科夫法的灰色模型芯片寿命预测方法，其特征在于，包括以下具体步骤：步骤S1、采集电力芯片失效数据作为初始序列；步骤S2、基于初始序列增加干扰项，建立初始灰色模型；初始灰色模型包括参数向量和干扰项；步骤S3、采用鸡群算法优化初始灰色模型获得参数向量和干扰项的优化值；基于参数向量和干扰项的优化值获得鸡群优化灰色预测值；步骤S4、基于鸡群优化灰色预测值，使用马尔科夫法优化鸡群优化灰色模型获得优化灰色预测模型；使用优化灰色预测模型获得电力芯片寿命预测值。