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基于PSO-LM-BP神经网络的压力传感器温度补偿方法

作者:伍川辉; 蒋荣伟高速列车表面压力温度补偿bp神经网络粒子群优化算法lm算法

摘要:为了提高高速列车表面压力测试的准确性,补偿温度对压阻式压力传感器的影响,克服 BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部极小值、稳定性差的缺陷,提出 PSO-LM-BP 神经网络补偿传感器温度误差的方法. 首先,使用粒子群优化(PSO)算法,筛选 BP 网络的权值和阈值;然后使用 LM 算法作为 BP 网络的训练算法进行训练;最后,综合对比 BP 网络、LM-BP 网络、PSO-BP 网络和 PSO-LM-BP网络的性能. 结果表明,PSO-LM-BP 网络收敛速度快、精度高、稳定性好,兼具 3 种算法的优点,有效抑制了温度对传感器的影响.

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仪表技术与传感器

《仪表技术与传感器》(月刊)创刊于1964年,由沈阳仪表科学研究院有限公司主管,沈阳仪表科学研究院有限公司主办,CN刊号为:21-1154/TH,自创刊以来,颇受业界和广大读者的关注和好评。 《仪表技术与传感器》主要报导仪器仪表、敏感元件及传感器、电子元器件、检测设备、自动化控制系统以及相关的工艺技术、应用技术等,是中国仪器仪表行业最具影响力的期刊之一。

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