【摘 要】
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高速公路隧道监控系统存在传感器单一、可靠性低等问题，如果能对失效传感器数据预测，可提高隧道安全性。利用BP和RBF神经网络的非线性逼近能力融合提取隧道CO浓度信息特征，再用
【机 构】
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昆明理工大学电力工程学院,昆明理工大学信息工程与自动化学院
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高速公路隧道监控系统存在传感器单一、可靠性低等问题，如果能对失效传感器数据预测，可提高隧道安全性。利用BP和RBF神经网络的非线性逼近能力融合提取隧道CO浓度信息特征，再用最优均方误差加权融合算法对两种网络分别提取的信息再次融合预测隧道CO浓度。提高了模型预测精度，进而给出数据预处理方法和模型评价指标。仿真实验表明：该模型对隧道CO浓度预测的有效性，性能优于单一神经网络融合预测模型。
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