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摘要:
针对白动气象站上湿度传感器在实际应用过程中易受温度影响的问题,提出采用RBF神经网络与最小二乘相结合的融合算法实现湿度传感器的温度补偿.该方法将湿度传感器在温度影响下的特性曲线分为两个非线性段和一个线性段,并且自适应的确定线性段和非线性段,在线性段利用最小二乘方法拟合出直线方程,在非线性段利用RBF神经网络补偿温度产生的影响.仿真结果表明,这种方法简单易行,与一般的BP神经网络和最小二乘多项式方法相比,具有拟合训练速度快,补偿精度高的特点,可以有效用于湿度传感器的温度补偿,提高传感器的测量精度和可靠性.
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文献信息
篇名 一种湿度传感器温度补偿的融合算法
来源期刊 传感技术学报 学科 工学
关键词 湿度传感器 融合算法 RBF神经网络 最小二乘 温度补偿
年,卷(期) 2012,(12) 所属期刊栏目 传感器信号处理
研究方向 页码范围 1711-1716
页数 6页 分类号 TP274
字数 4932字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1004-1699.2012.12.018
五维指标
传播情况
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引文网络
引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
湿度传感器
融合算法
RBF神经网络
最小二乘
温度补偿
研究起点
研究来源
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研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
传感技术学报
月刊
1004-1699
32-1322/TN
大16开
南京市四牌楼2号东南大学
1988
chi
出版文献量(篇)
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65542
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