[发明专利]基于灰色小波神经网络的MEMS陀螺随机误差预测方法有效
| 申请号： | 201410121057.7 | 申请日： | 2014-03-28 |
| 公开（公告）号： | CN103900610A | 公开（公告）日： | 2014-07-02 |
| 发明（设计）人： | 沈锋;兰晓明;桑靖;张金丽;周阳;迟晓彤;韩浩;刘向锋;李伟东 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工程大学 |
| 主分类号： | G01C25/00 | 分类号： | G01C25/00 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明提供的是一种基于灰色小波神经网络的MEMS陀螺随机误差预测方法。对MEMS陀螺的输出数据进行预处理，采集MEMS陀螺的输出数据，对输出数据小波分析，选取Db4小波函数对陀螺的输出数据进行去噪处理；对去噪后的MEMS陀螺的输出数据进行分组，确定输入向量和目标向量；构建灰色小波网络预测模型，确定灰色小波网络的输入节点数，输出节点数，隐含层节点数，初始化网络；对所建网络进行训练，并保存网络用来预测陀螺随机误差的趋势。本发明与传统的陀螺随机误差建模方法相比，本发明将灰色理论与小波神经网络相结合，从而改善MEMS陀螺随机误差预测精度，并且与传统方法相比预测精度有了明显的提高。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 灰色 神经网络 mems 陀螺 随机误差 预测 方法 | ||
【主权项】：
一种基于灰色小波神经网络的MEMS陀螺随机误差预测方法，其特征是：步骤1：对MEMS陀螺的输出数据进行预处理，采集MEMS陀螺的输出数据，对输出数据小波分析，选取Db4小波函数对陀螺的输出数据进行去噪处理；步骤2：对去噪后的MEMS陀螺的输出数据进行分组，确定输入向量和目标向量；步骤3：构建灰色小波网络预测模型，确定灰色小波网络的输入节点数，输出节点数，隐含层节点数，初始化网络；步骤4：对所建网络进行训练，并保存网络用来预测陀螺随机误差的趋势。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于哈尔滨工程大学，未经哈尔滨工程大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201410121057.7/，转载请声明来源钻瓜专利网。
