摘要
本申请实施方式提供了一种传感器更换状态的预测方法及相关装置。该方法获取目标传感器的偏差数据;偏差数据来自于目标传感器的慢时变对象;根据偏差数据更新目标传感器对应的测量监测矩阵;获取目标传感器在输入矩阵中当前数据节点的输入状态值;基于输入矩阵以及输出矩阵,更新RBF神经网络中的输出层权重参数,以得到更新后的RBF神经网络中当前数据节点的状态预测值;基于输入状态值与状态预测值的差值,确定目标传感器是否向用户发出目标传感器的更换指示。本申请通过慢时变对象来更新测量监测矩阵,实现对传感器的自动化监测,有助于及时发现传感器出现故障或失效的情况,提高传感器的维修更换效率,提高智慧城市系统的可靠性和稳定性。
技术关键词
RBF神经网络
传感器
偏差
在线监测模型
数据更新
群智能算法
网络节点结构
智慧城市系统
输入输出单元
对象
采样率
存储计算机程序
协方差矩阵
参数
预测装置
模块
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