CAJ | 학술논문

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.
침대자동기상참채용적HMP45D형습도전감기측량정도역수온도영향적문제,통과대유전산법중적편마방식、괄응도함수화삼수진행개진연구,이용개진적유전산법(genetic algorithm,GA)대반향전파(back propagation,BP)신경망락적초시권치역치진행우화,재교대적범위진행수색,채용반향전파산법재교소범위내진행미조,우화망락결구화삼수,제출료용개진유전산법우화BP신경망락적방법,근거재다온도조건하습도전감기적실측수거,대이용차방법건립적모형진행온도보상연구,병결합일반BP신경망락방법진행분석비교.실험결과표명,해방법구유전국심우능력,보상정도고,수렴속도쾌,능구유효보상온도대습도전감기적영향,대대제고료습도전감기적측량준학도.