基于BP-Adaboost算法的高度测量研究及实现

• 作者: 匡昌武 崔学林 李伟 高涛
• 来源期刊: 电子测量技术
• 学科: 工学
• 关键词: BP神经网络 Adaboost算法 高度测量 BMP180气压传感器
• 年，卷（期）: 2018,（19）
• 所属期刊栏目: 理论与算法
• 页码范围: 28-33
• 页数: 6页
• 分类号: TN98
• 语种: 中文
• DOI: 10.19651/j.cnki.emt.1801715

摘要

针对目前测量高度方法的不足,以高性能AVR单片机Atmega16作为工作平台,选用新型气压传感器BMP180采集测量点的气压和温度,研究并实现了结合BP神经网络和Adaboost算法的高度测量系统.首先,对不同高度的样本集(压强、温度、海拔高度)进行线下训练,得到既稳定又精准的BP-Adaboost测量模型;然后,由新型气压传感器BMP180采集到的压强和温度作为输入,由线下训练得到的BP-Adaboost测量模型计算出该点的高度值,最后通过OLED显示屏将结果显示出来.多次实验表明,提出的方法能够较为准确地测量出不同高度值,相比传统的标准气压高度公式计算高度,具有更好的有效性和稳定性,为高度测量提供了一种实用可靠,且经济便携的解决方案.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	匡昌武		14	83	5.0	9.0
2	崔学林		8	34	3.0	5.0
3	高涛		5	5	1.0	2.0
4	李伟		2	0	0.0	0.0