GA-BP神经网络对SAW压力传感器测量数据的拟合

• 作者: 许浩源 李媛媛
• 来源期刊: 电子测量与仪器学报
• 关键词: 声表面波 传感器 最小二乘法 遗传算法 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2021,（4）
• 所属期刊栏目: “传感器技术及其应用”专题|SENSOR TECHNOLOGY AND ITS APPLICATION
• 页码范围: 7-14
• 页数: 8页
• 分类号: TP212
• 语种: 中文
• DOI: 10.13382/j.jemi.B2003356

摘要

随着传感技术的不断发展,出现了越来越多以传感器为基础的无线传感检测系统.这些传感系统需要对采集到的数据进行数据分析.因此,传感器的数据分析对于无线传感系统的精确检测起到至关重要的作用.首先对设计的声表面波(surface acoustic wave,SAW)微压力传感器进行实际测量,利用最小二乘法建立数学模型,对测得的频率变化与对应的载荷力之间的关系进行数据拟合分析.随后,构建BP(back propagation)神经网络模型,通过该方法对已采集的数据进行样本训练并对SAW微压力传感器的输入与输出之间的关系进行预测.最后,使用遗传算法(genetic algorithm,GA)对BP神经网络进行优化.结果表明,经过优化后比优化前的BP神经网络误差减少近45％,从而验证了遗传算法能够优化BP神经网络的可行性.该分析方法对声表面波微压力传感器无线传感检测系统的发展提供了重要的研究依据.