基于P SO-BP神经网络的湿度传感器温度补偿?

• 作者: 张强 徐伟 行鸿彦 邹水平
• 来源期刊: 传感技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 温度补偿 粒子群优化算法 BP神经网络 湿度传感器
• 年，卷（期）: 2015,（6）
• 所属期刊栏目: 传感器信号处理
• 页码范围: 864-869
• 页数: 6页
• 分类号: TP274
• 字数: 4012字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-1699.2015.06.015

摘要

针对自动气象站采用的HMP45D型温湿一体化传感器在实际应用过程中易受温度影响的问题,提出了基于粒子群优化算法(PSO)的BP神经网络温度补偿模型,利用粒子群优化算法对BP神经网络的初始权值阈值进行全局寻优,将粒子群优化算法优化好的权值阈值赋给BP神经网络,对BP神经网络进行训练。根据不同温度条件下测得的多组湿度传感器数据,通过建立模型,实现温度补偿,与传统BP神经网络补偿结果进行比较。实验表明,与传统BP神经网络模型相比,利用PSO-BP神经网络模型进行温度补偿后所得的误差绝对值之和降低了10.3887%RH,PSO-BP神经网络可以克服传统BP神经网络易陷入局部极值的局限,补偿精度更高,能更加有效地补偿温度对湿度传感器的影响。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	行鸿彦	南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心	137	1324	19.0	31.0
5	徐伟	南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心	40	347	11.0	17.0
9	邹水平	南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心	3	75	2.0	3.0