题目：基于组合建模的寿命预测技术研究

随着高可靠长寿命产品在军事、航空航天、通信等领域应用越来越广泛，且由于这些产品具有小批量、成本高等特点，因此如何评估预测这些产品及其部件的寿命成为一个迫切需要解决的难题。而当前的寿命预测技术主要是凭借单项寿命预测模型，但这些预测技术都存在一些潜在的缺陷，如预测精度低和鲁棒性较差等。本文提出了一种新的预测思路，对组合预测技术进行了深入研究。

首先，选取当前应用较广且预测效果良好的几种单项寿命预测方法，包括时间序列预测模型、漂移布朗运动模型、BP神经网络模型和粒子滤波模型，并对这几种单项寿命预测方法的特点和建模方法进行深入研究。

其次，针对上述提出的几种单项寿命预测方法分别建立产品性能退化的寿命预测模型，并结合文中给出有关各模型的预测定量评价指标，并对模型的预测效果进行排序。然后利用多模型包容性分析与PCA方法对各单项寿命预测模型进行包容性分析，选择出相互独立的预测模型，剔除被包容的冗余模型。

然后，分别利用组合预测方法（包括预测误差指标法、免疫粒子群方法、诱导有序加权平均算子法）针对相互独立的单项寿命预测模型建立各自的优化目标函数，利用模型优化求解获取各单项预测模型的权值，构建出新的组合预测模型，并对组合预测模型进行对比评价。

最后，以某型SLD的性能退化数据为应用对象，对上述获得的组合预测模型进行工程应用验证，通过预测结果表明组合预测结果较单项预测模型有较高的预测精度和鲁棒性，因此，组合预测方法在工程应用和研究领域具有重要价值。