由于系統(tǒng)是非線性的，初始值對(duì)于學(xué)習(xí)是否達(dá)到局部最小、是否能夠收斂以及訓(xùn)練時(shí)間的長(zhǎng)短的關(guān)系很大。一般選取初始權(quán)值為(-1，1)之間的隨機(jī)數(shù)。在MATLAB工具箱中可采用函數(shù)initnw.m初始化隱含層權(quán)值。學(xué)習(xí)速率決定每一次循環(huán)訓(xùn)練中所產(chǎn)生的權(quán)值變化量。若學(xué)習(xí)速率過(guò)大可能導(dǎo)致系統(tǒng)的不穩(wěn)定;但學(xué)習(xí)速率過(guò)小會(huì)導(dǎo)致訓(xùn)練時(shí)間較長(zhǎng)，收斂速度很慢，不過(guò)能保證網(wǎng)絡(luò)的誤差值不跳出誤差表面的低谷而最終趨于最小誤差值。所以在一般情況下，傾向于選取較小的學(xué)習(xí)速率以保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性。學(xué)習(xí)速率的選取范圍在0.01到0.8之間。綜合考慮一下，本系統(tǒng)選取學(xué)習(xí)速率為0.1。BP網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練程序如下所示^[9]：

　　%定義輸入向量和目標(biāo)向量

　　P=[0.5 0.6 0.8 ……;0.7082 0.7081 0.7079 ……];
　　T=[0.3744 0.4533 0.3735 0.648 ……];

　　%創(chuàng)建BP網(wǎng)絡(luò)和定義訓(xùn)練函數(shù)及參數(shù)

　　net=newcf( minmax(P),[15,1],{‘logsig’,‘purelin’},‘traingd’);
　　net=initnw(net,1);
　　net.trainParam.epochs=5000;
　　net.trainParam.lr=0.1;
　　net.trainParam.goal=0.00001;

　　%訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

　　[net,tr]=train(net,P,T);

　　待網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練好后，利用選定的20組測(cè)試樣本對(duì)其進(jìn)行測(cè)試，以測(cè)量其泛化能力。測(cè)試結(jié)果如圖2和圖3所示。

　　圖2為真實(shí)流量值與通過(guò)BP網(wǎng)絡(luò)軟測(cè)量模型的預(yù)測(cè)值之間的擬合曲線，方框代表預(yù)測(cè)值，圓點(diǎn)代表真實(shí)值。

　　圖3為BP網(wǎng)絡(luò)模型過(guò)閘流量估計(jì)誤差曲線，從圖中可以看出網(wǎng)絡(luò)估計(jì)誤差在5%以內(nèi)，與流量真值符合良好，反映了軟測(cè)量模型良好的測(cè)量能力。通過(guò)改變網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、神經(jīng)元的激活函數(shù)、學(xué)習(xí)算法，進(jìn)一步增強(qiáng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)模糊數(shù)據(jù)的識(shí)別能力和容錯(cuò)性，從而可進(jìn)一步提高模型精度。

　　結(jié)論

　　本文提出了一個(gè)基于兩層BP網(wǎng)絡(luò)的過(guò)閘流量軟測(cè)量模型，訓(xùn)練與測(cè)試結(jié)果表明：該網(wǎng)絡(luò)對(duì)過(guò)閘流量有很好的預(yù)測(cè)性，誤差在5%以內(nèi)。而一般傳統(tǒng)的流速儀測(cè)流的誤差也為5%，因此該模型能滿足工程測(cè)量的需要。另外，預(yù)測(cè)值與流量真值具有較好的一致性，也充分顯示了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決工程問(wèn)題的適用性。因此，可以通過(guò)基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軟測(cè)量模型來(lái)解決過(guò)閘流量與各影響因素之間的復(fù)雜非線性關(guān)系，為過(guò)閘流量的測(cè)量提供了一種可供選擇的有效手段。

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