果蝇优化BP神经网络路面附着系数估计 |
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引用本文: | 黄开启,韩伟,陈俊杰.果蝇优化BP神经网络路面附着系数估计[J].制造业自动化,2023(3):134-138. |
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作者姓名: | 黄开启 韩伟 陈俊杰 |
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作者单位: | 江西理工大学机电工程学院 |
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基金项目: | 国家自然科学基金项目(51905240);;江西教育厅科技重点项目(GJJ160600); |
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摘 要: | 在利用BP神经网络进行路面附着估计时,存在收敛速度慢和易于陷入局部最优解等问题。为此,提出一种基于果蝇算法(FruitFlyingOptimizationAlgorithmFOA)对BP神经网络进行改进并给出算法的流程。建立路面附着系数估计BP神经网络模型,将果蝇算法引入到BP神经网络,对网络的初始权值与阈值进行优化,以增强网络的全局寻优能力。利用Carsim软件获取的样本数据对网络进行训练,并与MATLAB/Simulink软件搭建联合动态仿真模型,对比实验结果表明:基于FOA优化BP神经网络的路面附着系数估计方法不受车辆模型精度的影响,定性估计精度高,能有效提高估计值的精度和稳定性。
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关 键 词: | 路面附着系数 BP神经网络 状态估计 果蝇算法 |
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