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摘 要:一种基于改进PSO‑BP神经网络的数据预测方法,通过对传感器采集到的连续若干个数据来预测下一个将要采集的数据,将预测数据与采集数据进行对比并判断采集数据是否为数据“坏点”,首先根据传感器采集到的数据的特点确定BP神经网络的输入节点数、输出节点数和隐层节点数;接着使用改进的粒子群算法来优化该BP神经网络的连接权值和阈值,并得到最终的BP神经网络预测模型;然后通过MATLAB7.1和VC6将预测模型生成DLL文件;最后通过编程软件调用DLL文件将预测数据与采集数据进行对比,并判断采集到的数据是否为数据“坏点”。本发明能够有效处理数据“坏点”,兼顾可靠性和硬件成本。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201510078332.6 | 专利名称: | 一种基于改进PSO-BP神经网络的数据预测方法 |
申请日: | 2015-02-13 | 申请/专利权人 | 浙江工业大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 浙江省杭州市下城区朝晖六区潮王路18号浙江工业大学 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06N3/02搜分类 网络 网络传输 P 改 港口 数据预测搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |