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基于小波和BP神经网络的车载动态称重算法
被引量：
16
1
作者
郝晓娴
牛昱光
+1 位作者
韩芝星
蔡晓龙
《仪表技术与传感器》
CSCD
北大核心
2017年第8期110-113,121,共5页
针对车载动态称重系统测量精度较低问题,提出了基于小波和BP神经网络的车载动态称重算法。首先利用小波变换对车载称重信号进行噪声滤波预处理,然后将车辆速度信号、加速度信号和小波预处理之后的车载称重信号作为BP神经网络输入层构建...
针对车载动态称重系统测量精度较低问题,提出了基于小波和BP神经网络的车载动态称重算法。首先利用小波变换对车载称重信号进行噪声滤波预处理,然后将车辆速度信号、加速度信号和小波预处理之后的车载称重信号作为BP神经网络输入层构建网络模型,使车载动态称重误差控制在2%以内,满足车载动态称重精度要求。研究结果表明,该模型预测精度高、实用性强。
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关键词
车载动态称重
小波变换
BP神经网络
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职称材料
题名
基于小波和BP神经网络的车载动态称重算法
被引量：
16
1
作者
郝晓娴
牛昱光
韩芝星
蔡晓龙
机构
太原理工大学信息
工程
学院
山西职业技术学院电气工程与自动化系
国网
山西
省电力公司检修公司
出处
《仪表技术与传感器》
CSCD
北大核心
2017年第8期110-113,121,共5页
文摘
针对车载动态称重系统测量精度较低问题,提出了基于小波和BP神经网络的车载动态称重算法。首先利用小波变换对车载称重信号进行噪声滤波预处理,然后将车辆速度信号、加速度信号和小波预处理之后的车载称重信号作为BP神经网络输入层构建网络模型,使车载动态称重误差控制在2%以内,满足车载动态称重精度要求。研究结果表明,该模型预测精度高、实用性强。
关键词
车载动态称重
小波变换
BP神经网络
Keywords
vehicle dynamic weighing
wavelet transform
BP neural network
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于小波和BP神经网络的车载动态称重算法
郝晓娴
牛昱光
韩芝星
蔡晓龙
《仪表技术与传感器》
CSCD
北大核心
2017
16
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