基于遗传优化的BP神经网络法在甲烷检测中的应用

【摘要】：针对传统的最小二乘法拟合红外传感器的输出特性曲线时存在误差大、计算复杂,传统的BP神经网络法拟合红外传感器的输出特性曲线时存在网络收敛速度慢、易陷入局部极小的问题,通过分析改进的最小二乘法和改进的基于遗传优化的BP神经网络法的拟合效果,指出改进的BP神经网络法拟合度较高,并给出了改进的BP神经网络法在甲烷体积分数检测中的实验结果。结果表明,该方法能够拟合出理想的曲线,有效提高了红外传感器的检测精度及响应速度。 【作者单位】： 太原理工大学信息工程学院;太原理工大学机械工程学院;
【关键词】： 甲烷检测 红外传感器 输出特性曲线拟合 遗传算法 BP神经网络 最小二乘法
【基金】：山西省社会发展科技攻关计划项目(20120313029-1) 山西省回国留学人员科研资助项目(2011-030)
【分类号】：TD711.3
【正文快照】： 0引言甲烷体积分数检测方法一般包括电化学法、化学分析法以及红外光谱法等[1],其中,红外光谱法具有选择性好、响应速度快、不易中毒、无需频繁校对等优点。红外光谱法的主要原理是基于甲烷对红外光谱的吸收原理,其理论基础是朗伯-比尔定律[2]:I=I0exp(-αCL)(1)式中:I为透射

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