基于BP神经网络的智能家居系统建模与分析

摘要：

为了提高智能家居行业的智能化程度,提出一种基于BP神经网络优化的智能家居控制系统,提供控制系统的自学习与自适应能力.通过对各个家居产品的参考变量和控制参数的分析,将指标参数进行样本归一化处理,建立了基于BP神经网络的家用产品控制模型.研究表明:给每个家居产品分配独立的神经网络系统可以保证模型的独立化;确定BP神经网络隐神经元个数确定为10个,学习速率为0.2,预测结果在输出数据种类较少的情况下与实际结果符合程度很高,在数据范围较复杂的情况下精度略低,此时引入模拟退火算法可以进行一定程度的精度优化.

关键词：智能家居、BP神经网络、BP算法、自学习、控制系统

所属期刊栏目：12

分类号：TP183;TU855(自动化基础理论)

资助基金：江苏省大学生实践创新训练计划《基于BP神经网络的智能家居系统》项目202111276083H

在线出版日期：2022-10-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：240-244