典型文献
基于灰色神经网络的车轮多边形阶次预测
文献摘要：
针对于车轮多边形阶次发展趋势,运用高精度车轮周向不平顺检测设备进行测量,整合检测到的历史数据,提出了一种基于灰色神经网络的车轮多边形阶次预测模型.该模型充分运用了灰色模型计算量小,不需要大量样本数据的特点以及BP神经网络较强的非线性映射能力,利用该模型对车轮周向每个采样点的不平顺数据进行预测,再通过离散傅里叶变换和滤波处理得出该车轮各个阶次的粗糙度等级,以此来判断车轮多边形阶次的发展,较大程度上解决目前车轮镟修不及时等问题.
文献关键词：
多边形阶次预测;灰色理论;神经网络预测
中图分类号：
作者姓名：
时敏栋;许牧天;朱文杰;崔越;张程
作者机构：
上海工程技术大学 城市轨道交通学院,上海201620
文献出处：
引用格式：
[1]时敏栋;许牧天;朱文杰;崔越;张程-.基于灰色神经网络的车轮多边形阶次预测)[J].智能计算机与应用,2022(05):76-80
A类：
多边形阶次预测
B类：
灰色神经网络,车轮多边形,不平顺,检测设备,历史数据,充分运用,灰色模型,计算量,非线性映射,采样点,离散傅里叶变换,滤波处理,理得,该车,粗糙度,解决目前,前车,车轮镟修,灰色理论,神经网络预测
AB值：
0.262824
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
