基于神经网络的超声波流速测量模型

• 作者: 杨勇 罗安 黄挚雄
• 来源期刊: 中南工业大学学报(自然科学版)
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 模型仿真 超声波 多普勒频率 流速
• 年，卷（期）: 2003,（4）
• 所属期刊栏目: 检测技术与计算机控制系统
• 页码范围: 394-397
• 页数: 4页
• 分类号: TP273
• 字数: 2101字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-7207.2003.04.016

摘要

传统的超声多普勒测流采用线性定斜率K的方法,不能准确反映水流随环境变化的多变性.应用人工神经网络的建模方法,采用多层感知器的模型结构和自适应学习速率的BP学习算法,建立了基于超声多普勒频率测量流速的功能模型,并将辨识模型的仿真结果与系统实验测量数据比较,以检验神经网络模型的可靠性.仿真实验采用不同性能的实测数据作为训练样本,通过训练得出了流速测量神经网络模型的结构和参数,以及网络输出均方误差曲线,并作出了垂线流速分布图.实验结果表明:该流速测量建模方法具有较高的精度和较强的适应性,能更好地反映系统输入输出之间的非线性关系,模型的应用符合水力学规律.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄挚雄	中南大学信息科学与工程学院	64	512	12.0	21.0
2	罗安	中南大学信息科学与工程学院	109	2091	25.0	42.0
3	杨勇	中南大学信息科学与工程学院	70	481	13.0	18.0