本文關(guān)鍵詞：基于改進(jìn)GSA-BP算法的動態(tài)稱重數(shù)據(jù)處理

  更多相關(guān)文章： 動態(tài)稱重 引力搜索算法 全局搜索 BP網(wǎng)絡(luò) 慣性權(quán)重

【摘要】：為提高動態(tài)稱重數(shù)據(jù)處理的精確度和速度,研究動態(tài)稱重數(shù)據(jù)處理相關(guān)方法,提出一種改進(jìn)的引力搜索算法(GSA)對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化的方法。通過引入改進(jìn)黑洞因子(BH)和自適應(yīng)慣性權(quán)重,提高GSA的搜索能力,優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值和閾值,使動態(tài)稱重數(shù)據(jù)的處理速度更快、精確度更高。將改進(jìn)GSA-BP算法和BP算法、GABP、GSA-BP進(jìn)行仿真對比,對比結(jié)果表明,改進(jìn)的GSA具有優(yōu)秀的全局搜索能力,經(jīng)其優(yōu)化的BP網(wǎng)絡(luò)對動態(tài)稱重數(shù)據(jù)的處理結(jié)果更加精確、性能更好。
【作者單位】： 江南大學(xué)輕工業(yè)過程先進(jìn)控制教育部重點實驗室;
【關(guān)鍵詞】： 動態(tài)稱重 引力搜索算法 全局搜索 BP網(wǎng)絡(luò) 慣性權(quán)重
【分類號】：TH715.1
【正文快照】： 0引言在汽車動態(tài)稱重[1]過程中,獲取高精確度的實際重量比較困難。為提高動態(tài)稱重的精確度,針對動態(tài)稱重信號處理的方法及應(yīng)用有很多。在文獻(xiàn)[2,3]中提出確定模型分析法,由于影響因素較多,導(dǎo)致模型比較復(fù)雜,精度不足;文獻(xiàn)[4-6]提出BP網(wǎng)絡(luò)模型方法,該方法建模過程簡單,但在數(shù)據(jù)

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：595330