[发明专利]基于改进粒子群和误差反馈神经网络的有害气体监测方法在审
| 申请号： | 202110511330.7 | 申请日： | 2021-05-11 |
| 公开（公告）号： | CN113192569A | 公开（公告）日： | 2021-07-30 |
| 发明（设计）人： | 陈烨;路绳方;高阳;焦良葆;孟琳;刘洋洋;陈庆;张嘉超 | 申请（专利权）人： | 南京工程学院 |
| 主分类号： | G16C20/20 | 分类号： | G16C20/20;G16C20/70;G06N3/04;G06N3/08;G08B21/14 |
| 代理公司： | 南京睿之博知识产权代理有限公司 32296 | 代理人： | 陈琛 |
| 地址： | 211167 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于改进粒子群和误差反馈神经网络的有害气体监测方法，先利用MQ系列传感器组成气体传感器阵列，安装于轨道交通系统门内，对气体数据进行实时采集；在获取气体数据后，运用改进的粒子群优化算法和误差反馈神经网络方法对采集到的气体数据进行定性识别和定量分析，最后通过与预设阈值比较得出有无有害气体及危害等级，及时向运维人员预警，确保车厢及站台内人员安全。本发明中，运用改进的粒子群优化算法对误差反馈神经网络的权值和阈值进行优化，之后再对误差反馈神经网络进行学习，提升了误差反馈神经网络的收敛速度和精度，减少误差反馈神经网络的训练次数。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 改进 粒子 误差 反馈 神经网络 有害 气体 监测 方法 | ||
【主权项】：
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