基于优化BP神经网络的钢板测速修正方法

摘要：

在采用激光多普勒仪测速的钢板长度测量过程中,针对由于钢板表面因素和测量环境所引起的测量速度数据失真问题,设计了基于L-M (Levenberg-Marquardt)优化BP神经网络的钢板测速数据处理模型;通过进行多普勒测速数据分析调整BP网络结构和参数,依据误差反向传播理论将测速数据自适应地进行非线性拟合,修正测速粗差,最后计算钢板准确长度;与最小二乘(LS)拟合法的对比实验结果表明,该方法能更加准确地进行失真数据修正,现场运行结果表明该方法可将钢板测长精度提高10％以上,满足钢板长度测量的精度要求.

关键词：测速修正、多普勒测速、神经网络、BP算法、钢板测长

所属期刊栏目：22

分类号：TP39(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2015-01-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：3105-3107,3128