神经网络在汽车起重机幅度预测中的应用及泛化性能分析

Application and Generalization Performance Analysis of Neural Network in Range Prediction of Truck Crane

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摘要探讨了BP神经网络和广义回归神经网络在汽车起重机幅度预测中的应用方法,结合实测数据对比了不同神经网络结构的计算精度和泛化性能差异;为了弥补神经网络算法外推性能较差的缺点,结合工程应用实际,提出了一种通过降维拟合外推超载工况样本数据,从而提高基于神经网络的幅度预测算法泛化性能的方法。

作者郭启训孙琦张迁 GUO Qixun;SUN Qi;ZHANG Qian

机构地区湖南中联重科智能技术有限公司

出处《建设机械技术与管理》 2021年第3期146-149,共4页 Construction Machinery Technology & Management

关键词神经网络汽车起重机泛化性能数据拟合

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建设机械技术与管理

2021年第3期

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