【摘 要】
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针对在实际使用中湿度影响温度传感器准确性的问题,通过对基本粒子群算法的分析,得出不受速度向量影响的简化粒子群算法,同时采用线性递减惯性权重,提出了一种改进SPSO-BP神
【机 构】
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南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心,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
【基金项目】
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国家自然科学基金(61671248);江苏省高校自然科学研究重大项目(15KJA460008);江苏省“六大人才高峰”计划和江苏省“信息与通信工程”优势学科项目(KYLX16_0955);江苏省“信息与通信工程”优势学科计划项目(苏政办发2012-37)
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针对在实际使用中湿度影响温度传感器准确性的问题,通过对基本粒子群算法的分析,得出不受速度向量影响的简化粒子群算法,同时采用线性递减惯性权重,提出了一种改进SPSO-BP神经网络温度传感器的湿度补偿方法。通过改进的简化粒子群算法的不断迭代,优化BP神经网络的权阈值,直到得到最优权阈值,并赋给BP神经网络。根据湿度影响实验中测得的数据,运用此方法建立湿度补偿模型,与BP神经网络方法对比分析。结果表明,改进SPSO-BP神经网络的模型结构简单、补偿精度高,收敛速度快,有效地对温度传感器进行了湿度补偿。
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