GA-BP神经网络在气压式相对高度计中的应用研究

发布时间：2018-02-08 15:30

  本文关键词： 相对高度计 气压传感器阵列 数据融合 遗传算法 BP神经网络　出处：《传感技术学报》2014年07期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：为了提高相对高度测量的精确性,研究并实现了一种基于气压传感器阵列式测量和遗传算法(GA)优化反向传播(BP)神经网络数据融合处理的高精度气压式相对高度计,给出了相应的硬件结构和软件设计。结合实验测量的数据和相关文献的数据,从准确性、稳定性和通用性的角度对GA-BP神经网络、传统BP神经网络以及标准计算公式在气压式相对高度计中应用的性能进行了对比分析。研究结果表明,本文提出的基于GA-BP神经网络的相对高度计具有更高的测量精度、更高的稳定性和更好的推广能力,能够满足日常相对高度的实时测量需求。
[Abstract]:In order to improve the accuracy of relative height measurement, a high-precision barometric relative altimeter based on air pressure sensor array measurement and genetic algorithm (GA) optimization of BP neural network data fusion processing is studied and realized. The corresponding hardware structure and software design are given. The GA-BP neural network is analyzed from the point of view of accuracy, stability and generality by combining the experimental data and the data of related literature. The performance of traditional BP neural network and standard calculation formula applied in pneumatic relative altimeter is compared and analyzed. The research results show that the relative altimeter based on GA-BP neural network has higher measuring accuracy. Higher stability and better generalization ability to meet the daily relative height of real-time measurement requirements.
【作者单位】： 南京信息工程大学电子与信息工程学院;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;南京信息工程大学物理与光电工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(61306138,61307113,61307061) 江苏省自然科学基金项目(BK2012460) 南京信息工程大学大学生实践创新训练计划项目(201310300100) 南京信息工程大学实验室开放项目(13KF027)
【分类号】：TP212;TP18;TH71

【参考文献】

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本文编号：1495766