基于神经网络的气压传感器非线性校正
TP212.1; 为了解决气压传感器非线性校正困难、校正结果精度低的问题,基于小波函数建立反向传播(back propagation,BP)神经网络模型,采用Levenberg-Marquardt算法进行网络参数更新,实现了气压传感器的非线性校正.实验结果表明:传统BP神经网络使气压传感器均方根误差由最初的2.10降低到0.68,减少了67.6％的测量误差;而提出的小波BP神经网络则使其降低到0.28,进一步减少了19％的测量误差,更好地满足了高空探测的精度要求,具有良好的泛化能力,可以推广到类似传感器的非线性校正中....
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| Published in | 北京工业大学学报 Vol. 47; no. 1; pp. 40 - 49 |
|---|---|
| Main Authors | , , , |
| Format | Journal Article |
| Language | Chinese |
| Published |
北京工业大学信息学部,北京 100124
2021
先进信息网络北京实验室,北京 100124 北京工业大学计算智能与智能系统北京市重点实验室,北京 100124%天津华云天仪特种气象探测技术有限公司,天津 300392 |
| Subjects | |
| Online Access | Get full text |
| ISSN | 0254-0037 |
| DOI | 10.11936/bjutxb2019110002 |
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| Abstract | TP212.1; 为了解决气压传感器非线性校正困难、校正结果精度低的问题,基于小波函数建立反向传播(back propagation,BP)神经网络模型,采用Levenberg-Marquardt算法进行网络参数更新,实现了气压传感器的非线性校正.实验结果表明:传统BP神经网络使气压传感器均方根误差由最初的2.10降低到0.68,减少了67.6％的测量误差;而提出的小波BP神经网络则使其降低到0.28,进一步减少了19％的测量误差,更好地满足了高空探测的精度要求,具有良好的泛化能力,可以推广到类似传感器的非线性校正中. |
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| AbstractList | TP212.1; 为了解决气压传感器非线性校正困难、校正结果精度低的问题,基于小波函数建立反向传播(back propagation,BP)神经网络模型,采用Levenberg-Marquardt算法进行网络参数更新,实现了气压传感器的非线性校正.实验结果表明:传统BP神经网络使气压传感器均方根误差由最初的2.10降低到0.68,减少了67.6％的测量误差;而提出的小波BP神经网络则使其降低到0.28,进一步减少了19％的测量误差,更好地满足了高空探测的精度要求,具有良好的泛化能力,可以推广到类似传感器的非线性校正中. |
| Author | 贾克斌 杨加春 王彦明 刘鹏宇 |
| AuthorAffiliation | 北京工业大学信息学部,北京 100124;先进信息网络北京实验室,北京 100124;北京工业大学计算智能与智能系统北京市重点实验室,北京 100124%天津华云天仪特种气象探测技术有限公司,天津 300392 |
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| Author_FL | JIA Kebin LIU Pengyu YANG Jiachun WANG Yanming |
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| DOI | 10.11936/bjutxb2019110002 |
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| DocumentTitle_FL | Nonlinear Correction of Pressure Sensors Based on Neural Network |
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| ISSN | 0254-0037 |
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| Issue | 1 |
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| PublicationTitle_FL | Journal of Beijing University of Technology |
| PublicationYear | 2021 |
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