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基于改进GA-BP神经网络的湿度传感器的温度补偿
资料介绍
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。
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