为了解决传统BP (Back Propagation)神经网络收敛较慢的问题,通过BP神经网络搭建火点预测模型,采用一种自适应学习率的方法改进BP神经网络,经比较该算法收敛较快,模型输出可达到预期效果.同时利用现场可编程逻辑门阵列(FPGA)的动态可重构技术实现了改进后的神经网络,通过仿真和结果测试,该设计在预测结果的基础上又大大减少了预测时间,为环保预测、检测轨迹规划提供了一定的理论基础.
2022-08-03 16:29:47 1.18MB BP神经网络 FPGA 火点预测 自适应学习率
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