【摘 要】
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为了提高高速列车表面压力测试的准确性,补偿温度对压阻式压力传感器的影响,克服 BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部极小值、稳定性差的缺陷,提出 PSO-LM-BP 神经网络补偿传
【基金项目】
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国家自然科学基金(51475387)
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为了提高高速列车表面压力测试的准确性,补偿温度对压阻式压力传感器的影响,克服 BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部极小值、稳定性差的缺陷,提出 PSO-LM-BP 神经网络补偿传感器温度误差的方法. 首先,使用粒子群优化（PSO）算法,筛选 BP 网络的权值和阈值;然后使用 LM 算法作为 BP 网络的训练算法进行训练;最后,综合对比 BP 网络、LM-BP 网络、PSO-BP 网络和 PSO-LM-BP网络的性能. 结果表明,PSO-LM-BP 网络收敛速度快、精度高、稳定性好,兼具 3 种算法的优点,有
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