一种新的温度传感器湿度补偿方法

来源：南京信息工程大学学报·自然科学版杂志2016年第6期北京时间：

作者：邹水平

单位：邹水平,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, 210044;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, 南京, 210044,行鸿彦,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, 210044;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, 南京, 210044,xinghy@nuist.edu.cn于祥,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, 210044;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, 南京, 210044

摘要：针对温度传感器测量中易受湿度影响的问题，通过对思维进化算法（Mind Evolutionary Algorithm，MEA）中的趋同操作、异化操作及收敛条件进行研究改进，对趋同操作中的散布权值进行自适应调整，在异化操作中引入差分进化算法的变异操作，并考虑收敛条件中搜索平面平缓的情况，提出了基于改进思维进化算法的BP神经网络湿度补偿方法.由湿度影响检定实验得到的样本数据，利用此补偿方法建立湿度补偿模型，将补偿结果与未经优化的BP神经网络模型的结果进行比较研究.结果表明，基于改进思维进化算法的BP神经网络模型补偿精度较高，收敛速度快，计算量小，可有效提高温度传感器的测量精度和可靠性，便于实际应用.

关键词：温度传感器;思维进化算法;BP神经网络;湿度补偿

基金资助：国家自然科学基金（61671248）；江苏省产学研联合创新资金计划（BY2013007-02）；江苏省高校自然科学研究重大项目（15KJA460008）；江苏省“信息与通信工程”优势学科建设工程项目；江苏省“六大人才高峰”计划