南海九江鎮(zhèn)登高車。路燈安裝車出租價(jià)格情況 139 2829 2824 大瀝 南海周邊 城市廣場 獅山 里水 千燈湖 西樵 平洲 南海大道北 鹽步 丹灶 黃岐 九江鎮(zhèn) 官窯 金沙洲 松崗 天佑
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稱重傳感器全關(guān)聯(lián)模型的自適應(yīng)加權(quán)融合算法步驟, 登高車出租,九江鎮(zhèn)登高車出租,九江鎮(zhèn)登高車租賃 全關(guān)聯(lián)模型的訓(xùn)練將不同重量的標(biāo)準(zhǔn)砝碼加載在登高車衡承載器上的不同位置,系統(tǒng)首先完成相互獨(dú)立的8路稱重傳感器稱重信號采集,獲得系統(tǒng)輸入X=(x1,x2,…,x8)T。為了簡便而不失一般性,從8路稱重傳感器中任取一路,本節(jié)以稱重傳感器3為實(shí)驗(yàn)對象。系統(tǒng)采集150組8路稱重傳感器輸出信號,經(jīng)粗大誤差剔除、數(shù)字濾波、歸一化等數(shù)據(jù)預(yù)處理后,得到樣本數(shù)據(jù)X,其中85組用于訓(xùn)練RBFNN,65組用于網(wǎng)絡(luò)測試。采用高斯函數(shù)作為RBFNN的基函數(shù),根據(jù)梯度訓(xùn)練法在PC機(jī)上利用MATLAB軟件,對關(guān)聯(lián)模型1、2進(jìn)行離線訓(xùn)練,分別獲得關(guān)聯(lián)模型1、2的參數(shù)(如輸出權(quán)向量、擴(kuò)展常數(shù)向量、中心矩陣和偏置值)。其它稱重傳感器采用同樣的訓(xùn)練與測試方法。對于關(guān)聯(lián)模型1,當(dāng)均方誤差(MSE)目標(biāo)值為0.000001,學(xué)習(xí)率μ為0.005,遺忘因子βi均為0.85(為了簡單,設(shè)定所有的遺忘因子βi均相同)時(shí),通過多次仿真比較,當(dāng)隱層神經(jīng)元數(shù)目m為10時(shí),實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)關(guān)聯(lián)模型1的**,關(guān)聯(lián)模型1大約經(jīng)過10000次訓(xùn)練后,誤差變化較小,即可認(rèn)為訓(xùn)練結(jié)束。
對于關(guān)聯(lián)模型2,系統(tǒng)首先求出相鄰各傳感器輸出信號的比值,當(dāng)均方誤差(MSE)目標(biāo)為0.0000005,學(xué)習(xí)率μ為0.005,遺忘因子βi均為0.85時(shí),通過多次仿真比較,當(dāng)隱層神經(jīng)元數(shù)目n為8時(shí),實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)關(guān)聯(lián)模型2的**,同時(shí)獲得關(guān)聯(lián)模型2的參數(shù)(如輸出權(quán)向量W2、擴(kuò)展常數(shù)向量R2、中心矩陣C243和偏置值b2) W系統(tǒng)每完成一次7路稱重信號采集與數(shù)據(jù)預(yù)處理后(對于關(guān)聯(lián)模型2還必須求取相鄰各傳感器輸出信號的比值),將數(shù)據(jù)X=T與關(guān)聯(lián)模型1的各參數(shù)C1、R1、W1、b1和關(guān)聯(lián)模型2的各參數(shù)C2、R2、W2、b2(對于關(guān)聯(lián)模型,經(jīng)計(jì)算、去歸一化等,即可得到稱重傳感器3的預(yù)測值(對于關(guān)聯(lián)模型2,還需利用式(3.21)獲得*終的32x%)。關(guān)聯(lián)模型1、2的仿真輸出結(jié)果及誤差比較。其中,關(guān)聯(lián)模型1的輸出值與目標(biāo)值的比較;為關(guān)聯(lián)模型2的輸出值與目標(biāo)值的比較;關(guān)聯(lián)模型1的誤差曲線和關(guān)聯(lián)模型2的誤差曲線比較。關(guān)聯(lián)模型1、2都能較好地預(yù)測稱重傳感器3的輸出,但還存在一定的誤差,需進(jìn)一步減少這種預(yù)測誤差。
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