一种基于动态双极MPNN的小样本数据对象的寿命预测方法

摘要

本发明公开了一种基于动态双极MPNN的小样本数据对象的寿命预测方法，属于小样本寿命预测技术领域，该方法通过收集寿命预测对象的所有可用数据并对其进行寿命预测相关数据预处理和数据相关性分析；得到这些寿命影响因素同预测对象寿命表征参数间函数关系。然后数据映射并得到预测对象的当量数据值；通过改进的MPNN网络进行一次MPNN网络的训练及预测和二次MPNN网络的训练及预测；最后根据预测对象寿命表征参数的寿命终止判据确定预测对象的寿命值。本发明在实际预测对象可用数据很少的不利条件下，能充分利用预测对象寿命影响因素数据，实现小样本数据对象的寿命预测；具有较强的的通用性；寿命预测模型能动态调整神经网络，可不断提升寿命预测精度。