基于BP神经网络的称重传感器静态非线性误差补偿研究

在混凝土智能材料和纤维材料的称量中,混凝土搅拌站的计量准确度是至关重要的。神经网络处理对无法建立确定模型的非线性输入输出映射关系,尤其是输入输出映射关系不断动态变化的场合具有得天独厚的优势,故本文中利用其对混凝土搅拌站的称重系统输入输出映射关系进行逆映射,以得到趋向称重系统输入真值的计量值,提高混凝土搅拌站的计量准确度。