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| 稿件标题： | 基于改进的RBF神经网络车辆动态称重研究 |
| 稿件作者： | 魏赫，陈新 |
| DOI： | 10.11809/bqzbgcxb2021.09.035 |
| 科学编辑： | 曾繁琦 博士（火箭军工程大学讲师） |
| 栏目名称： | 信息科学与控制工程 |
| 关键词： | 交通信息；动态称重；径向基函数网络；粒子群寻优；惯性权重因子 |
| 文章摘要： | 针对道路交通的复杂性，提出利用改进的径向基函数神经网络算法处理车辆的动态称重数据。该算法使用粒子群寻优的方式确定RBF神经网络中心，通过惯性权重因子控制寻优速度，将车辆的动态称重重量、车速、车长、轴数作为辅助神经网络的输入向量预测真实车重。训练结果表明，车辆速度与误差率呈正相关关系，改进的RBF神经网络可以明显提升动态称重数据的精度，在处理高速数据时，改进的RBF算法优化效果更好，在实际应用中具有重大意义。 |
| 稿件基金： | 国家重点研发计划项目(2017YFB1001801)；中央高校基本科研业务费专项资金项目（30917012102） |
| 引用本文格式： | 魏赫，陈新.基于改进的RBF神经网络车辆动态称重研究［J］.兵器装备工程学报，2021，42(09)：219-224. WEI He, CHEN Xin.Research on Vehicle WeighinMotion by Improved RBF Neural Network［J］.Journal of Ordnance Equipment Engineering，2021，42(09)：219-224. |
| 刊期名称： | 2021年09期 |
| 出版时间： | 2021年9月 |
| 上线时间： | 2021年9月28日 |
| 浏览次数： | 2541 |
| 下载次数： | 1910 |
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