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称重传感器全关联模型的自适应加权融合算法步骤, 登高车出租,九江镇登高车出租,九江镇登高车租赁 全关联模型的训练将不同重量的标准砝码加载在登高车衡承载器上的不同位置，系统首先完成相互独立的8路称重传感器称重信号采集，获得系统输入X=(x1,x2,…,x8)T。为了简便而不失一般性，从8路称重传感器中任取一路，本节以称重传感器3为实验对象。系统采集150组8路称重传感器输出信号，经粗大误差剔除、数字滤波、归一化等数据预处理后，得到样本数据X，其中85组用于训练RBFNN，65组用于网络测试。采用高斯函数作为RBFNN的基函数，根据梯度训练法在PC机上利用MATLAB软件，对关联模型1、2进行离线训练，分别获得关联模型1、2的参数（如输出权向量、扩展常数向量、中心矩阵和偏置值）。其它称重传感器采用同样的训练与测试方法。对于关联模型1，当均方误差（MSE）目标值为0.000001，学习率μ为0.005，遗忘因子βi均为0.85（为了简单，设定所有的遗忘因子βi均相同）时，通过多次仿真比较，当隐层神经元数目m为10时，实验发现关联模型1的**，关联模型1大约经过10000次训练后，误差变化较小，即可认为训练结束。
对于关联模型2，系统首先求出相邻各传感器输出信号的比值，当均方误差（MSE）目标为0.0000005，学习率μ为0.005，遗忘因子βi均为0.85时，通过多次仿真比较，当隐层神经元数目n为8时，实验发现关联模型2的**，同时获得关联模型2的参数（如输出权向量W2、扩展常数向量R2、中心矩阵C243和偏置值b2） W系统每完成一次7路称重信号采集与数据预处理后（对于关联模型2还必须求取相邻各传感器输出信号的比值），将数据X=T与关联模型1的各参数C1、R1、W1、b1和关联模型2的各参数C2、R2、W2、b2（对于关联模型，经计算、去归一化等，即可得到称重传感器3的预测值（对于关联模型2，还需利用式（3.21）获得*终的32x%）。关联模型1、2的仿真输出结果及误差比较。其中，关联模型1的输出值与目标值的比较；为关联模型2的输出值与目标值的比较；关联模型1的误差曲线和关联模型2的误差曲线比较。关联模型1、2都能较好地预测称重传感器3的输出，但还存在一定的误差，需进一步减少这种预测误差。
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