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基于PSO-BP神经网络的光纤压力传感器温度补偿研究被引量：12: 2016年; 针对光纤压力传感器受温度漂移影响较大的问题,提出了一种基于粒子群优化BP神经网络算法(PSO-BP)的温度补偿修正模型。通过对光纤压力传感器做标定实验,并且利用LM35温度传感器监测其工作温度,建立PSO-BP神经网络模型。该模型用粒子群智能算法对传统的BP神经网络的权、阈值进行全局的优化,改善了BP网络收敛的速度较慢的问题,克服了容易陷入局部极值的缺陷。与传统BP神经网络补偿结果进行比较,PSO-BP得到的预测误差相对较小且平稳些。研究结果表明,补偿后灵敏度温度系数改善了1个数量级,相对误差提高了2个数量级,从而实现温度补偿的目的。; 徐顺卢文科左锋; 关键词：光纤压力传感器 PSO-BP神经网络温度补偿温度漂移

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徐顺