基于BP神经网络的黑体炉温度时序预测模型的建立

• 作者: 刘志强 王梅娟 赵萍
• 来源期刊: 工业计量
• 学科: 工学
• 关键词: 黑体炉 BP神经网络 时序预测模型
• 年，卷（期）: 2006,（1）
• 所属期刊栏目: 计量测试与检定
• 页码范围: 10-12
• 页数: 3页
• 分类号: TK421
• 字数: 2430字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-1183.2006.01.005

摘要

黑体炉作为标准黑体辐射热源,特别适合供多种非接触式测温仪表如光电高温计、光学高温计、辐射高温计等的分度和校验之用.但黑体炉在运行时无法预知温度的具体数值,这为实验和标定带来了诸多不便.文章在神经网络的基础上,建立了黑体炉温度时序预测模型.结果表明:神经网络不但能对黑体炉温度进行预测,而且比实际的测温仪表的精确度高出很多.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵萍	中南大学能源与动力学院	17	69	5.0	7.0
2	王梅娟	中南大学能源与动力学院	9	22	3.0	4.0
3	刘志强	中南大学能源与动力学院	65	344	10.0	16.0