作者：行鸿彦,邹水平,徐伟,张强 单位：中国微米纳米技术学会;东南大学 出版：《传感技术学报》2015年第06期 页数：6页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFCGJS2015060150 DOC编号：DOCCGJS2015060159 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 针对自动气象站采用的HMP45D型温湿一体化传感器在实际应用过程中易受温度影响的问题，提出了基于粒子群优化算法(PSO)的BP神经网络温度补偿模型，利用粒子群优化算法对BP神经网络的初始权值阈值进行全局寻优，将粒子群优化算法优化好的权值阈值赋给BP神经网络，对BP神经网络进行训练。根据不同温度条件下测得的多组湿度传感器数据，通过建立模型，实现温度补偿，与传统BP神经网络补偿结果进行比较。实验表明，与传统BP神经网络模型相比，利用PSO-BP神经网络模型进行温度补偿后所得的误差绝对值之和降低了10.3887%RH，PSO-BP神经网络可以克服传统BP神经网络易陷入局部极值的局限，补偿精度更高，能更加有效地补偿温度对湿度传感器的影响。

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