文献类型：期刊文章

作　　者：彭基伟[1,2] 吕文华[1,3] 行鸿彦[1,2] 武向娟[4]

机构地区：[1]南京信息工程大学江苏省气象探测与信息处理重点实验室,南京210044 [2]南京信息工程大学电子与信息工程学院,南京210044 [3]中国气象局气象探测中心,北京100081 [4]宁夏大气探测技术保障中心,银川750002

出　　处：《仪器仪表学报》

基　　金：国家自然科学基金(61072133);江苏省产学研联合创新资金计划(SBY201120033);江苏省高校科研成果产业化推进项目(JHB2011-15);江苏省"六大人才高峰"项目资助

年　　份：2013

卷　　号：34

期　　号：1

起止页码：153-160

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2011、CAS、CSCD、CSCD2013_2014、EI(收录号：20131016087720)、IC、INSPEC、JST、RCCSE、RSC、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对自动气象站采用的HMP45D型湿度传感器测量精度易受温度影响的问题,通过对遗传算法中的编码方式、适应度函数和参数进行改进研究,利用改进的遗传算法(genetic algorithm,GA)对反向传播(back propagation,BP)神经网络的初始权值阈值进行优化,在较大的范围进行搜索,采用反向传播算法在较小范围内进行微调,优化网络结构和参数,提出了用改进遗传算法优化BP神经网络的方法,根据在多温度条件下湿度传感器的实测数据,对利用此方法建立的模型进行温度补偿研究,并结合一般BP神经网络方法进行分析比较。实验结果表明,该方法具有全局寻优能力,补偿精度高,收敛速度快,能够有效补偿温度对湿度传感器的影响,大大提高了湿度传感器的测量准确度。

关 键 词：遗传算法  BP神经网络 湿度传感器 GA—BP网络  温度补偿

分 类 号：TP274] TH83]