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在车载式振动压路机压实度检测中利用加速度传感器对信号的检测，由于加速度传感器受自身性能、安装位置、方向、土壤压实度和振动压路机振动轮振动量等随机性、不确定性和模糊性的环境因素的影响。使得加速度传感器的信号输出是一种典型的非线性系统。RBF神经网络因具有较强的自组织性、自学习能力和自适应性等优势，更适合对加速度传感器的输出进行仿真与预测。基于Matlab程序建立了加速度传感器的神经网络模型，通过神经网络的优势性能对加速度传感器在信号检测中进行预测。