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基于RBFNN的料场称重预测控制系统
基于RBFNN的料场称重预测控制系统
摘要：料场称重预测控制系统在工业生产中扮演着重要角色，它能够准确预测料场中物料的重量，从而指导运输和配送工作。本文提出了一种基于RBFNN（RadialBasisFunctionNeuralNetwork）的料场称重预测控制系统，并通过仿真实验验证了其性能。实验结果表明，该系统能够高精度预测物料重量，并控制输送系统实现准确的料场称重。
1.引言
料场称重预测控制系统广泛应用于物流和制造领域，它能够准确预测物料的重量，并对输送系统进行控制。传统的料场称重方法通常采用线性模型，但它们往往无法很好地适应非线性的系统。与传统方法相比，神经网络具有良好的非线性拟合能力和适应性，因此，在料场称重预测控制系统中引入神经网络是一个有效的方法。
2.RBFNN模型
RBFNN是一种基于径向基函数的神经网络，它由输入层、隐含层和输出层组成。输入层接收料场传感器数据，隐含层是径向基函数层，输出层输出物料的预测重量。RBFNN具有良好的拟合能力和适应性，并且具有较快的训练速度。
3.料场称重预测算法
料场称重预测算法的关键是训练RBFNN模型，即确定隐含层的径向基函数参数和输出层的权值。训练过程通常包括初始化参数、计算径向基函数和权值、更新参数等步骤。本文采用遗传算法对RBFNN模型进行训练，以提高预测性能。
4.实验设计与结果分析
为了验证基于RBFNN的料场称重预测控制系统的性能，我们进行了一系列的仿真实验。实验设置了不同的料场输入数据，并与传统线性模型进行比较。实验结果表明，基于RBFNN的料场称重预测控制系统具有更高的预测精度和更好的适应性。
5.总结与展望
本文提出了一种基于RBFNN的料场称重预测控制系统，并通过仿真实验验证了其性能。实验结果表明，该系统能够高精度预测物料重量，并控制输送系统实现准确的料场称重。未来的研究可以进一步优化系统设计，提高预测精度和控制效果。
关键词：料场称重、预测控制、RBFNN、神经网络、遗传算法