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

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【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)處理相關方法,提出一種改進的引力搜索算法(GSA)對BP神經網(wǎng)絡進行優(yōu)化的方法。通過引入改進黑洞因子(BH)和自適應慣性權重,提高GSA的搜索能力,優(yōu)化BP神經網(wǎng)絡的初始權值和閾值,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GSA-BP算法和BP算法、GABP、GSA-BP進行仿真對比,對比結果表明,改進的GSA具有優(yōu)秀的全局搜索能力,經其優(yōu)化的BP網(wǎng)絡對動態(tài)稱重數(shù)據(jù)的處理結果更加精確、性能更好。
【作者單位】： 江南大學輕工業(yè)過程先進控制教育部重點實驗室;
【關鍵詞】： 動態(tài)稱重 引力搜索算法 全局搜索 BP網(wǎng)絡 慣性權重
【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用有很多。在文獻[2,3]中提出確定模型分析法,由于影響因素較多,導致模型比較復雜,精度不足;文獻[4-6]提出BP網(wǎng)絡模型方法,該方法建模過程簡單,但在數(shù)據(jù)

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本文編號：595330