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基于熵值法径向基神经网络的清扫车吸尘口垃圾颗粒驻留时间预测
被引量：
1
1
作者
赵富强
邓海龙
+3 位作者
解璨铭
董竞
李玉贵
王铁
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第23期2792-2798,共7页
针对清扫车吸尘口内垃圾颗粒驻留时间受到结构类、固相类及气相类因素多类型、非线性作用预测难的问题,提出了基于熵值法的径向基神经网络(RBFNN)的垃圾颗粒驻留时间预测方法,该方法考虑了吸尘负压、滚刷转速、颗粒质量、颗粒密度、颗...
针对清扫车吸尘口内垃圾颗粒驻留时间受到结构类、固相类及气相类因素多类型、非线性作用预测难的问题,提出了基于熵值法的径向基神经网络(RBFNN)的垃圾颗粒驻留时间预测方法,该方法考虑了吸尘负压、滚刷转速、颗粒质量、颗粒密度、颗粒流量和吸尘管直径6种因素,将采用熵值法求解的因素权重作为输入扰动变量,建立了垃圾颗粒驻留时间的预测模型。结果表明:与采用传统RBFNN的预测方法相比,所提方法具有预测精度高的优点,可较好地解决清扫车吸尘口垃圾颗粒驻留时间预测难的问题,有助于提升清扫车吸尘系统设计水平。
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关键词
清扫车吸尘口
多因素
垃圾
颗粒
驻留
时间
熵值法
径向基神经网络
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职称材料
题名
基于熵值法径向基神经网络的清扫车吸尘口垃圾颗粒驻留时间预测
被引量：
1
1
作者
赵富强
邓海龙
解璨铭
董竞
李玉贵
王铁
机构
太原科技大学重型机械教育部工程研究中心
太原理工大学齿轮研究所
出处
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第23期2792-2798,共7页
基金
国家重点研发计划资助项目(2016YF130300200)
山西省应用基础研究计划资助项目(201701D221135)
太原科技大学博士后基金资助项目(20152034)
文摘
针对清扫车吸尘口内垃圾颗粒驻留时间受到结构类、固相类及气相类因素多类型、非线性作用预测难的问题,提出了基于熵值法的径向基神经网络(RBFNN)的垃圾颗粒驻留时间预测方法,该方法考虑了吸尘负压、滚刷转速、颗粒质量、颗粒密度、颗粒流量和吸尘管直径6种因素,将采用熵值法求解的因素权重作为输入扰动变量,建立了垃圾颗粒驻留时间的预测模型。结果表明:与采用传统RBFNN的预测方法相比,所提方法具有预测精度高的优点,可较好地解决清扫车吸尘口垃圾颗粒驻留时间预测难的问题,有助于提升清扫车吸尘系统设计水平。
关键词
清扫车吸尘口
多因素
垃圾
颗粒
驻留
时间
熵值法
径向基神经网络
Keywords
dust suction port of sweeper
multi-factor
residence time of waste particle
entropy method
radial basis function neural network(RBFNN)
分类号
U469.6 [机械工程—车辆工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于熵值法径向基神经网络的清扫车吸尘口垃圾颗粒驻留时间预测
赵富强
邓海龙
解璨铭
董竞
李玉贵
王铁
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
1
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