基于BP网络的高精度超声波液位计研究

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分析了超声波速度在不同的传输介质、环境下的变化,以及由此导致的超声波回波测距时对液位测量的影响。实验得出超声波传播速度与温度、湿度是一个非线性函数,利用BP神经网络能很好地逼近非线性函数的特点,建立神经网络模型来逼近该函数,利用样本数据在Matlab环境下训练得出权值与阈值并保存留用。在应用系统编程时构造相同的BP网络,编写一个前向计算函数,即可获得系统当时环境下的超声波传播速度。应用该方法后,回波测距的精度提高了2到3个数量级。
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