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文檔簡(jiǎn)介
1、本論文針對(duì)傳統(tǒng)粉塵檢測(cè)中存在的問(wèn)題,提出一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟測(cè)量的粉塵濃度檢測(cè)新方法,對(duì)粉塵的研究具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。
首先,設(shè)計(jì)了一種新的變步長(zhǎng)LMS算法來(lái)修改濾波器系數(shù),更好地提高了低信噪比下算法的收斂性和穩(wěn)態(tài)性能,實(shí)驗(yàn)和仿真結(jié)果證明該算法能很好地濾除靜電信號(hào)中的隨機(jī)噪聲。
其次,對(duì)濾波后的靜電信號(hào)進(jìn)行時(shí)頻分析,提出一種改進(jìn)相似極值的EEMD信號(hào)特征提取方法,并和EMD算法進(jìn)行了仿真對(duì)比,通過(guò)靜電信號(hào)的能量和能量熵
2、值分析出靜電信號(hào)的變化和粉塵濃度的變化趨勢(shì)具有正相關(guān)性。
然后,分別建立了BP和RBF兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)粉塵濃度軟測(cè)量模型,根據(jù)實(shí)驗(yàn)和經(jīng)驗(yàn)相結(jié)合的方法確定了兩種模型的參數(shù),構(gòu)建出綜合性能最優(yōu)的模型。并通過(guò)分析比較和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了BP網(wǎng)絡(luò)模型在訓(xùn)練精度與泛化能力方面略優(yōu)于RBF網(wǎng)絡(luò)模型。
最后,采用改進(jìn)遺傳算子的遺傳算法對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)粉塵濃度軟測(cè)量模型進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)。實(shí)驗(yàn)和仿真結(jié)果證明模型優(yōu)化后其收斂性能、運(yùn)行時(shí)間和均方誤差均得
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