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101.
针对目前汽车动态称重方法称量精度低和所需数据样本数量大的缺陷,提出了一种新的动态称重数据处理方法,通过GM(1,1)模型对车辆动态称重数据进行预处理,获得每个称重数据的误差补偿量,建立了以车辆速度、加速度、动态称重残差序列为输入变量的灰色神经网络模型,使系统称量误差小于1%,称量准确度等级达到1级指标。研究表明,该方法在动态汽车衡数据处理中的可行性强,实现了在贫信息、少数据情况下对动态称重数据的高精度处理,为汽车动态称重系统精度的进一步提高提供了理论与技术支撑。 相似文献
102.
为了提高径向基函数RBF神经网络预测模型对短时交通流的预测准确性,提出了一种基于改进人工蜂群算法优化RBF神经网络的短时交通流预测模型。利用改进人工蜂群算法确定RBF网络隐含层的中心值以及隐含层单元数,然后训练改进的人工蜂群算法RBF神经网络预测模型,并将其应用到某城市4天的短时交通流量数据的验证。将实验结果与传统RBF神经网络预测模型、BP神经网络预测模型和小波神经网络预测模型进行了比较。对比结果表明,该方法对短时交通流具有更高的预测准确性。 相似文献
103.
针对通信设备故障发生随机性强,影响因素多,对应的故障诊断有高度非线性和不确定性的特点,采用BP神经网络算法,优化的GA-BP神经网络算法和POS-BP神经网络算法分别搭建基站设备故障诊断模型,提取设备故障历史数据进行MATLAB仿真,准确预测设备故障类型,帮助提高代维公司调度管理的智能化水平,提高基站设备运维的执行效率。仿真结果表明:本文的BP,GA-BP和POS-BP神经网络算法都能够实现设备故障类别的预测,且GA-BP神经网络算法相比BP和POS-BP神经网络算法对通信设备故障诊断有更好的适应性。 相似文献
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109.
作为水质净化重要环节的混凝投药是一个非线性系统,目前还很难对其建立准确的数学模型。该文提出了基于改进BP神经网络的解决方法,根据水源参数的具体特征提取特征值并建立相应的神经网络,通过训练,网络具有较强的适应和学习功能,通过仿真和实验达到了很好的混凝投药控制效果,使混凝投药系统的控制迈向智能化。 相似文献
110.