摘要：针对车载动态称重系统测量精度较低问题,提出了基于小波和BP神经网络的车载动态称重算法。首先利用小波变换对车载称重信号进行噪声滤波预处理,然后将车辆速度信号、加速度信号和小波预处理之后的车载称重信号作为BP神经网络输入层构建网络模型,使车载动态称重误差控制在2%以内,满足车载动态称重精度要求。研究结果表明,该模型预测精度高、实用性强。

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