基于改进GA-BP神经网络的湿度传感器的温度补偿

被引：119

作者：

彭基伟 ^{[1
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吕文华 ^{[1
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行鸿彦 ^{[1
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武向娟 ^{[4
]}

机构：

[1] 南京信息工程大学江苏省气象探测与信息处理重点实验室

[2] 南京信息工程大学电子与信息工程学院

[3] 中国气象局气象探测中心

[4] 宁夏大气探测技术保障中心

来源：

仪器仪表学报 | 2013年 / 34卷 / 01期

关键词：

遗传算法; BP神经网络; 湿度传感器; GA-BP网络; 温度补偿;

D O I：

10.19650/j.cnki.cjsi.2013.01.022

中图分类号：

TP212 [发送器（变换器）、传感器]; TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

080202 ; 081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

针对自动气象站采用的HMP45D型湿度传感器测量精度易受温度影响的问题,通过对遗传算法中的编码方式、适应度函数和参数进行改进研究,利用改进的遗传算法(genetic algorithm,GA)对反向传播(back propagation,BP)神经网络的初始权值阈值进行优化,在较大的范围进行搜索,采用反向传播算法在较小范围内进行微调,优化网络结构和参数,提出了用改进遗传算法优化BP神经网络的方法,根据在多温度条件下湿度传感器的实测数据,对利用此方法建立的模型进行温度补偿研究,并结合一般BP神经网络方法进行分析比较。实验结果表明,该方法具有全局寻优能力,补偿精度高,收敛速度快,能够有效补偿温度对湿度传感器的影响,大大提高了湿度传感器的测量准确度。

引用

页码：153 / 160

页数：8

共 14 条

[1] 温度、风速对湿度传感器响应时间影响的研究 [J].