【摘 要】
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针对目前开关柜在线温度监测系统不能对未来温度进行准确预测的问题,在传统开关柜温度监测系统的基础上,引入BP神经网络算法,设计出一种智能开关柜温度监测系统。系统采用高
【机 构】
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西安科技大学计算机科学与技术学院,西安科技大学电气与控制工程学院
【基金项目】
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陕西省教育厅科学研究计划基金资助项目（编号：2013JK1188）
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针对目前开关柜在线温度监测系统不能对未来温度进行准确预测的问题,在传统开关柜温度监测系统的基础上,引入BP神经网络算法,设计出一种智能开关柜温度监测系统。系统采用高精度数字温度传感器进行数据采集,并将这些数据存储到SQLite数据库中;利用神经网络算法对温度值进行预测和报警;分别基于Qt和HTML编写人机交互界面,使监测人员可以方便地获取温度数据。实验表明,该系统可准确地对开关柜温度进行监测和短期预测,能够满足实际需要。
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