基于IAGABP神经网络改进的降水测量

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摘 要：针对降水的小型化的精准测量的需求，采用了多元压电陶瓷片采集降水信号作为神经网络模型输入，并且对AGABP神经网络算法进行改进。首先使用该雨量计和标准雨量桶同时采集降水数据获得后期建模所需数据样本，再使用GABP神经网络对数据样本进行建模。融入自适应遗传算法对模型进行优化后，又针对传统AGABP神经网络进化后期个体适应度差异减小选择过程弱的缺点，使用了非线性函数对变异和交叉因子进行自适应调节。（剩余7833字）

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