基于反饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的公路車(chē)輛動(dòng)態(tài)稱(chēng)重系統(tǒng)設(shè)計(jì)的開(kāi)題報(bào)告

基于反饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的公路車(chē)輛動(dòng)態(tài)稱(chēng)重系統(tǒng)設(shè)計(jì)的開(kāi)題報(bào)告一、選題背景公路車(chē)輛動(dòng)態(tài)稱(chēng)重技術(shù)是一種用于監(jiān)測(cè)道路貨運(yùn)車(chē)輛超載情況的重要技術(shù)?，F(xiàn)有的靜態(tài)稱(chēng)重系統(tǒng)只能對(duì)靜態(tài)的車(chē)輛進(jìn)行稱(chēng)重，而對(duì)于運(yùn)行中的車(chē)輛無(wú)法進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。而動(dòng)態(tài)稱(chēng)重系統(tǒng)則能夠?qū)\(yùn)行中的車(chē)輛進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，可以準(zhǔn)確地測(cè)量車(chē)輛軸重和軸數(shù)，以此保障道路運(yùn)輸安全，防止車(chē)輛因超載而導(dǎo)致道路事故，同時(shí)還能保護(hù)路面，延長(zhǎng)路面使用壽命，減少道路維修費(fèi)用。目前，國(guó)內(nèi)外已經(jīng)研發(fā)出多種公路車(chē)輛動(dòng)態(tài)稱(chēng)重技術(shù)，主要包括稱(chēng)重傳感器技術(shù)、光電傳感器技術(shù)、振動(dòng)傳感器技術(shù)等。其中，反饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（FNN）技術(shù)具有較高的精度和穩(wěn)定性，已經(jīng)在公路車(chē)輛動(dòng)態(tài)稱(chēng)重系統(tǒng)中得到廣泛應(yīng)用。二、研究?jī)?nèi)容本次畢業(yè)設(shè)計(jì)的主要研究?jī)?nèi)容為基于反饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的公路車(chē)輛動(dòng)態(tài)稱(chēng)重系統(tǒng)設(shè)計(jì)。具體包括以下幾點(diǎn)：1.設(shè)計(jì)車(chē)輛動(dòng)態(tài)稱(chēng)重系統(tǒng)硬件和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集電路。2.運(yùn)用反饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)據(jù)建模和預(yù)測(cè)，實(shí)現(xiàn)對(duì)車(chē)輛軸重和軸數(shù)的精確測(cè)量。3.設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)傳輸和數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對(duì)實(shí)時(shí)稱(chēng)重?cái)?shù)據(jù)的傳輸和處理。4.進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，評(píng)估系統(tǒng)的精度和穩(wěn)定性。三、研究意義公路車(chē)輛動(dòng)態(tài)稱(chēng)重技術(shù)對(duì)于保證道路交通安全和保護(hù)道路使用壽命具有重要意義。本次畢業(yè)設(shè)計(jì)將研究基于反饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的公路車(chē)輛動(dòng)態(tài)稱(chēng)重系統(tǒng)，具有較高的精度和穩(wěn)定性，可以提高車(chē)輛超載監(jiān)測(cè)的準(zhǔn)確性，保障道路交通安全，同時(shí)降低道路維修成本，具有重要的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。四、研究方法本次畢業(yè)設(shè)計(jì)的研究方法主要采用實(shí)驗(yàn)研究和數(shù)值模擬相結(jié)合的方法。首先設(shè)計(jì)車(chē)輛動(dòng)態(tài)稱(chēng)重系統(tǒng)硬件和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集電路，采集實(shí)際車(chē)輛通過(guò)稱(chēng)重系統(tǒng)時(shí)的數(shù)據(jù)，建立數(shù)據(jù)集。其次，使用反饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)據(jù)建模和預(yù)測(cè)，實(shí)現(xiàn)對(duì)車(chē)輛軸重和軸數(shù)的精確測(cè)量。最后，進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，對(duì)系統(tǒng)的精度和穩(wěn)定性進(jìn)行評(píng)估。五、進(jìn)度安排1.第一學(xué)期（2021年9月-2022年1月）研究背景、文獻(xiàn)綜述、制定研究計(jì)劃、設(shè)計(jì)系統(tǒng)硬件和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集電路。2.第二學(xué)期（2022年2月-2022年6月）運(yùn)用反饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)據(jù)建模和預(yù)測(cè)、設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)傳輸和數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)。3.第三學(xué)期（2022年6月-2022年9月）進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，評(píng)估系統(tǒng)的精度和穩(wěn)定性，撰寫(xiě)畢業(yè)論文。六、預(yù)期成果1.基于反饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的公路車(chē)輛動(dòng)態(tài)稱(chēng)重系統(tǒng)硬件和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集電路設(shè)計(jì)方案。2.反饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模和預(yù)測(cè)算法。3