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基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )及模糊推理的溫度預警模型研究
DOI:
CSTR:
作者:
作者單位:

(湄洲灣職業(yè)技術(shù)學(xué)院, 福建 莆田 351254)

作者簡(jiǎn)介:

鄭 健(1980-),男,莆田仙游人,講師,碩士研究生,主要從事計算機網(wǎng)絡(luò ),物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)應用方向的研究。[FQ)]

通訊作者:

中圖分類(lèi)號:

TP391.9

基金項目:

2013年福建省中青年教師教育科研A類(lèi)項目(JA13435);2013年莆田市科技項目(2013G16)。


Study on Logistics Temperature Prediction Model Based on BP Neural Network and Fuzzy Inference
Author:
Affiliation:

(Meizhouwan Vocational Technology College, Putian 351254,China)

Fund Project:

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    摘要:

    主要研究建立疫苗冷鏈物流運輸過(guò)程中的溫度監控預警模型,通過(guò)優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )算法進(jìn)行溫度的預測,并采用模糊推理進(jìn)行有效的決策預警,旨在把冷鏈物流運輸中可能產(chǎn)生的損失降到最低;仿真測試階段通過(guò)建構一個(gè)隱藏層神經(jīng)元為13個(gè)的優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò ),在Matlab中進(jìn)行有效性仿真,訓練回歸統計R值接近于1,且得出期望輸出與實(shí)際值相差無(wú)幾;模糊推理系統采用trapmf隸屬函數,通過(guò)仿真的規則曲面表明該規則對輸入有良好的判斷。 

    Abstract:

    This paper is to set up a temperature monitoring and early warning model in the vaccine cold chain logistics process. Through the temperature prediction by using the BP neural network algorithm, and the effective decision-making early warning by using the fuzzy inference. To reduce the possible losses in the cold chain logistics process . In simulation stage, construct a 13 hidden neurons’ BP neural network. Through MATLAB simulation, training regression R very close to 1, and the desired output is really close on actual value too; the fuzzy inference system use the trapmf function. The simulation of regular surfaces show that the rules have good judgment.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

鄭健.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )及模糊推理的溫度預警模型研究計算機測量與控制[J].,2014,22(8):2653-2655,2659.

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歷史
  • 收稿日期:2014-04-18
  • 最后修改日期:2014-05-13
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  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2014-12-16
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