基于改进GSA-BP算法的动态称重数据处理
本文关键词:基于改进GSA-BP算法的动态称重数据处理
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【摘要】:为提高动态称重数据处理的精确度和速度,研究动态称重数据处理相关方法,提出一种改进的引力搜索算法(GSA)对BP神经网络进行优化的方法。通过引入改进黑洞因子(BH)和自适应惯性权重,提高GSA的搜索能力,优化BP神经网络的初始权值和阈值,使动态称重数据的处理速度更快、精确度更高。将改进GSA-BP算法和BP算法、GABP、GSA-BP进行仿真对比,对比结果表明,改进的GSA具有优秀的全局搜索能力,经其优化的BP网络对动态称重数据的处理结果更加精确、性能更好。
【作者单位】: 江南大学轻工业过程先进控制教育部重点实验室;
【关键词】: 动态称重 引力搜索算法 全局搜索 BP网络 惯性权重
【分类号】:TH715.1
【正文快照】: 0引言在汽车动态称重[1]过程中,获取高精确度的实际重量比较困难。为提高动态称重的精确度,针对动态称重信号处理的方法及应用有很多。在文献[2,3]中提出确定模型分析法,由于影响因素较多,导致模型比较复杂,精度不足;文献[4-6]提出BP网络模型方法,该方法建模过程简单,但在数据
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,本文编号:595330
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