室內環(huán)境監(jiān)測中的BP神經網絡算法的改進及其仿真分析.pdf

1、 Improvement and Simulation Analysis of BP Neural Network Algorithm in Indoor Environment Monitoring Thesis Submitted to Nanjing University of Posts and Telecommunications for the Degree of Master of Engineering By Zh

2、ang Ling Supervisor: Prof. Zhang Qitu ,Prof. Zhu Hongbo March 2017 I摘要 摘要 隨著信息感知技術、 人工智能技術和網絡技術的發(fā)展， 人們生活質量得到了很大的提高。由于室內環(huán)境作為人們主要的生活環(huán)境，居家室內環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)在這背景下應運而生。如今的居家室內環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)相對于傳統(tǒng)的居家環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)提出更多的要求，要求具有對室內環(huán)境數(shù)據采集能力，對海量數(shù)據的處理能力，以及決策

3、監(jiān)測能力，能夠為用戶提供智慧化、個性化的監(jiān)測服務。本文在神經網絡、嵌入式技術、ZigBee 無線技術等相關技術的基礎上，提出了一種改進型 BP 神經網絡算法并應用于居家室內環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)。 本文首先介紹了現(xiàn)有的居家室內環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)國內外研究現(xiàn)狀，分析了當前系統(tǒng)的局限性，介紹了系統(tǒng)中使用的關鍵技術，分別是神經網絡技術、無線傳輸技術和嵌入式技術。接著設計并實現(xiàn)了一種基于改進型 BP 神經網絡的居家室內環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)，系統(tǒng)主要分為應用層、網絡層、

4、感知層和控制層。本文針對標準 BP 神經網絡誤差收斂速度緩慢，改進了 BP 神經網絡的學習率自適應算法，然后把改進型 BP 神經網絡算法應用到居家室內環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)中，算法采用 MATLAB 進行仿真，對比使用標準 BP 神經網絡和改進型 BP 神經網絡的均方誤差收斂曲線，得出了改進型 BP 神經網絡算法的誤差收斂速度顯著提高。最后，對該系統(tǒng)進行軟硬件調試，展示改進型 BP 神經網絡算法在居家室內環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)中應用的可行性。 關鍵詞： 關