基于BP神经网络的冷藏车温度预测研究

• 作者: 张载龙 茹亮
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 学习率 温度
• 年，卷（期）: 2013,（10）
• 所属期刊栏目: 应用开发研究
• 页码范围: 180-183
• 页数: 4页
• 分类号: TP39
• 字数: 3120字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2013.10.045

摘要

随着人们生活水平的提高，食品和医药安全逐渐成为社会关注的焦点。温度监控是保证物流运输中物品安全、减少经济损耗的关键。尤其是乳制品、血浆、疫苗等温度敏感性物品对运输环境中的温度要求更严格。当前冷藏车温度监控在智能控制方面缺乏较好的方法，无法达到对于温度敏感性物品的有效监测。通过BP神经网络对物品的温度变化进行预测可以达到很好的监控效果。针对BP神经网络中存在的收敛速度慢的问题，文中提出了一种自适应的学习速率的新方法，并将其应用于冷藏车温度预测中，通过Matlab仿真表明该算法具有很好的预测效果。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张载龙	南京邮电大学物联网学院	24	78	5.0	7.0
2	茹亮	南京邮电大学计算机学院	1	2	1.0	1.0