【摘 要】
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物流秤在动态测量过程中,各类时序干扰信号极易对压力传感器测量精度造成影响。基于正交试验法获取物流秤在不同带速、载重及采样频率下台面的压力及秤体三轴加速度信号,以此作为样本集,基于五折交叉验证原则依次建立岭回归、Xgboost以及改进的LSTM测量补偿模型。结果表明Ridge模型具有最低的算法复杂度,且较传统线性回归模型提升明显,补偿平均损失为0.317 kg;Xgboost模型平均损失为0.219 kg且基于F检验分析误差成分;此外提出一种改进的LSTM神经网络模型,通过在原有结构基础上堆叠全连接层,将采
【机 构】
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河海大学机电工程学院,南京航空航天大学江苏省精密与微细制造技术重点实验室
【基金项目】
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江苏省高校实验室研究会立项资助研究课题(GS2019YB18),江苏省精密与微细制造技术重点实验室数学建模课题组(CZ520007812),中央高校基本科研业务费(2018B44614)。
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物流秤在动态测量过程中,各类时序干扰信号极易对压力传感器测量精度造成影响。基于正交试验法获取物流秤在不同带速、载重及采样频率下台面的压力及秤体三轴加速度信号,以此作为样本集,基于五折交叉验证原则依次建立岭回归、Xgboost以及改进的LSTM测量补偿模型。结果表明Ridge模型具有最低的算法复杂度,且较传统线性回归模型提升明显,补偿平均损失为0.317 kg;Xgboost模型平均损失为0.219 kg且基于F检验分析误差成分;此外提出一种改进的LSTM神经网络模型,通过在原有结构基础上堆叠全连接层,将采
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