RBFNN在速度传感器异常值滤除中的应用

摘要：

基于速度的延滞特性即不会瞬间突变,利用径向基函数(RBF)优秀的预估和拟合逼近能力,通过对已知时刻的速度值进行网络训练和学习,可以很好地预测下一刻的值及其变化趋势.根据是否落入由训练误差所确定的置信区间,判定异常值并进行异常值的滤除.经实验测试,95％的置信区间能够完全满足剔除异常数据、保留正常数据的功能.

关键词：异常值滤除、径向基函数神经网络、速度传感器

所属期刊栏目：33

分类号：TP274(自动化技术及设备)

在线出版日期：2014-12-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：153-155