【摘 要】
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针对时差法计量流量时受温度影响而存在的非线性问题,提出了基于BP神经网络的温度补偿算法。该算法通过引入动量因子和改善数据敏感度,提高了BP神经网络的预测能力,通过建立
【机 构】
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哈尔滨工业大学威海信息与电气工程学院
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针对时差法计量流量时受温度影响而存在的非线性问题,提出了基于BP神经网络的温度补偿算法。该算法通过引入动量因子和改善数据敏感度,提高了BP神经网络的预测能力,通过建立温度与流量之间的非线性映射关系来补偿流量计量。仿真分析可知,该算法表现出较好的数据融合及预测能力。实验验证进一步表明,相对于现有查表修正算法,该算法补偿性能稳定,最大误差在±2.0%以内,最大绝对误差方差为0.48,达到2级表水平,具有重要的工程应用价值。
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