基于PSO-BP神经网络的气溶胶质量浓度测量系统湿度补偿

• 作者: 冒晓莉 刘毅 包志伟 吴佳伟 张加宏 汪程 沈雷 顾芳
• 来源期刊: 传感技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 气溶胶质量浓度 光散射 湿度补偿 PSO-BP神经网络
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 所属期刊栏目: 传感器研究
• 页码范围: 360-367
• 页数: 8页
• 分类号: TN247|TN911.7
• 字数: 6718字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-1699.2017.03.005

摘要

气溶胶质量浓度是衡量大气质量的一项关键性指标.在基于单粒子光散射的气溶胶质量浓度测量时,环境湿度变化对其影响较大.尤其在湿度较高时,颗粒物的外貌特征和折射率都会发生相应变化,采用低湿度条件下系统的标定参数来反演气溶胶质量浓度会产生较大误差.考虑以上原因,提出建立基于粒子群优化的BP神经网络补偿模型对不同湿度条件下的测量结果进行数据融合修正.实验结果表明,经过PSO-BP神经网络湿度补偿后,相对湿度较高时引起的测量误差约从原来的-10%~-45%减小为-5%~-30%,整体平均相对误差减小了10%,说明该方法削弱了相对湿度对气溶胶质量浓度测量系统的影响,有效提高了系统的测量精度.