基于IFWA-BP神经网络的线风速数据融合研究
Journal of Electronic Measurement and Instrumentation（2021）
Abstract
针对时差法测量线风速受环境因素影响,导致测量结果不准确的问题,提出一种基于自适应烟花-BP神经网络(IFWA-BP)的数据融合方法.将线风速信息和环境信息进行数据融合,通过多源信息互补减小线风速测量的不准确性.自适应烟花算法是在烟花算法中引入自适应惯性权重,并对爆炸算子进行改进,增强了烟花算法的全局搜索能力,从而优化BP神经网络中的权值和阈值的寻优过程.为了比较IFWA-BP融合模型的融合效果,进行了多算法融合模型对比实验,实验结果表明IFWA-BP融合模型减小了线风速测量的误差,使线风速测量系统的精度达到了 98.48％.
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