基于反馈型神经网络的公路车辆动态称重系统设计的开题报告_第1页
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文档简介

基于反馈型神经网络的公路车辆动态称重系统设计的开题报告一、选题背景公路车辆动态称重技术是一种用于监测道路货运车辆超载情况的重要技术。现有的静态称重系统只能对静态的车辆进行称重，而对于运行中的车辆无法进行实时监测。而动态称重系统则能够对运行中的车辆进行实时监测，可以准确地测量车辆轴重和轴数，以此保障道路运输安全，防止车辆因超载而导致道路事故，同时还能保护路面，延长路面使用寿命，减少道路维修费用。目前，国内外已经研发出多种公路车辆动态称重技术，主要包括称重传感器技术、光电传感器技术、振动传感器技术等。其中，反馈型神经网络（FNN）技术具有较高的精度和稳定性，已经在公路车辆动态称重系统中得到广泛应用。二、研究内容本次毕业设计的主要研究内容为基于反馈型神经网络的公路车辆动态称重系统设计。具体包括以下几点：1.设计车辆动态称重系统硬件和实时数据采集电路。2.运用反馈型神经网络进行数据建模和预测，实现对车辆轴重和轴数的精确测量。3.设计数据传输和数据处理系统，实现对实时称重数据的传输和处理。4.进行实验验证，评估系统的精度和稳定性。三、研究意义公路车辆动态称重技术对于保证道路交通安全和保护道路使用寿命具有重要意义。本次毕业设计将研究基于反馈型神经网络的公路车辆动态称重系统，具有较高的精度和稳定性，可以提高车辆超载监测的准确性，保障道路交通安全，同时降低道路维修成本，具有重要的实际应用价值。四、研究方法本次毕业设计的研究方法主要采用实验研究和数值模拟相结合的方法。首先设计车辆动态称重系统硬件和实时数据采集电路，采集实际车辆通过称重系统时的数据，建立数据集。其次，使用反馈型神经网络进行数据建模和预测，实现对车辆轴重和轴数的精确测量。最后，进行实验验证，对系统的精度和稳定性进行评估。五、进度安排1.第一学期（2021年9月-2022年1月）研究背景、文献综述、制定研究计划、设计系统硬件和实时数据采集电路。2.第二学期（2022年2月-2022年6月）运用反馈型神经网络进行数据建模和预测、设计数据传输和数据处理系统。3.第三学期（2022年6月-2022年9月）进行实验验证，评估系统的精度和稳定性，撰写毕业论文。六、预期成果1.基于反馈型神经网络的公路车辆动态称重系统硬件和实时数据采集电路设计方案。2.反馈型神经网络建模和预测算法。3

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