基于BP神经网络的物流交通实载率监测仿真

摘要

针对传统物流交通实载率监测方法仅处理静态信号,导致监测误差率较高,引用BP神经网络对物流交通实载率监测方法进行优化设计.在物流运输车辆和运输路线上,安装物流交通数据监测设备,为实载率的计算提供原始数据.借助监测设备对道路上运行的车辆进行识别,若识别为物流监测车辆,则利用BP神经网络对产生的监测信号进行动态处理.最终通过确定载重量、运输距离和车辆行驶里程的值,得出实载率的实时监测结果.通过仿真验证得出结论:设计的基于BP神经网络的物流交通实载率监测方法的平均误差率为1.4％,与传统方法相比降低了2.4％,且可准确监测实载率,保障了监测准确率.