基于阻尼特性的贝叶斯物理启发神经网络用于车辆状态估计

本研究针对多输入多输出（MIMO）系统中存在的噪声和复杂关系所导致的状态估计挑战，提出了一种基于阻尼特性的贝叶斯物理启发神经网络（Damper-B-PINN）。该方法通过设计一个受机械阻尼特性启发的神经元前向过程和优化的贝叶斯丢弃层，提高了对噪声的鲁棒性，并结合物理信息改善了估计的准确性与收敛性。实验结果表明，Damper-B-PINN在十个数据集和十四种车辆类型上优于其他先进方法，表现出更...