作者：吕燕红,王芹 单位：黑龙江省信息技术学会 出版：《》 页数：4页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFHDZJ2013090370 DOC编号：DOCHDZJ2013090379 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 高速公路隧道监控系统存在传感器单一、可靠性低等问题，如果能对失效传感器数据预测，可提高隧道安全性。利用BP和RBF神经网络的非线性逼近能力融合提取隧道CO浓度信息特征，再用最优均方误差加权融合算法对两种网络分别提取的信息再次融合预测隧道CO浓度。提高了模型预测精度，进而给出数据预处理方法和模型评价指标。仿真实验表明：该模型对隧道CO浓度预测的有效性，性能优于单一神经网络融合预测模型。

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