【摘 要】
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针对HMP45D型温湿一体化传感器在使用中受温度影响的问题,提出了基于人工鱼群算法（AFSA）的BP神经网络温度补偿方法,用AFSA算法优化BP网络的初始权阈值并用该值训练BP网络。根据
【机 构】
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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,南京信息工程大学江苏省气象探测与信息处理重点实验室
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针对HMP45D型温湿一体化传感器在使用中受温度影响的问题,提出了基于人工鱼群算法（AFSA）的BP神经网络温度补偿方法,用AFSA算法优化BP网络的初始权阈值并用该值训练BP网络。根据湿度传感器在多温度下所测数据,建立AFSA-BP神经网络模型实现温度补偿,与传统BP神经网络方法对比。结果表明,与传统BP神经网络相比,AFSA-BP神经网络的误差绝对值之和降低了6.14%,改善了BP神经网络易陷入局部极小的缺陷,提高了补偿精度。
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