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基于GA⁃BP神经网络的氢气传感器的浓度补偿研究
被引量：
1
1
作者
王雅坤
张宝林
+3 位作者
王兆成
周传君
郭仕佳
马琬雲
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2024年第11期33-36,共4页
为解决环境因素致使氢气浓度传感器测量精度误差较大,导致氢燃料电池车辆因氢气泄漏检测不精确而产生爆炸风险的问题,提出了一种基于遗传算法反向传播(GA⁃BP)神经网络的氢气浓度传感器的浓度补偿方法。首先,利用BP神经网络对氢气浓度进...
为解决环境因素致使氢气浓度传感器测量精度误差较大,导致氢燃料电池车辆因氢气泄漏检测不精确而产生爆炸风险的问题,提出了一种基于遗传算法反向传播(GA⁃BP)神经网络的氢气浓度传感器的浓度补偿方法。首先,利用BP神经网络对氢气浓度进行初步预测;然后,通过GA在寻优方面的优势进行浓度补偿,解决了BP神经网络局部陷入极值的问题。实验结果表明:基于GA⁃BP神经网络的氢气浓度传感器的浓度补偿方法对热导型氢气浓度传感器的预测准确度达到99.98%,最大相对误差值为0.2%,氢气浓度传感器的测量准确度提高了50.8%,为氢燃料汽车行业的发展奠定了基础。
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关键词
氢气浓度传感器
反向传播神经网络
遗传算法
遗传算法—反向传播神经网络
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职称材料
题名
基于GA⁃BP神经网络的氢气传感器的浓度补偿研究
被引量：
1
1
作者
王雅坤
张宝林
王兆成
周传君
郭仕佳
马琬雲
机构
河北工业大学电子信息工程学院
航天东方红卫星有限公司
出处
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2024年第11期33-36,共4页
文摘
为解决环境因素致使氢气浓度传感器测量精度误差较大,导致氢燃料电池车辆因氢气泄漏检测不精确而产生爆炸风险的问题,提出了一种基于遗传算法反向传播(GA⁃BP)神经网络的氢气浓度传感器的浓度补偿方法。首先,利用BP神经网络对氢气浓度进行初步预测;然后,通过GA在寻优方面的优势进行浓度补偿,解决了BP神经网络局部陷入极值的问题。实验结果表明:基于GA⁃BP神经网络的氢气浓度传感器的浓度补偿方法对热导型氢气浓度传感器的预测准确度达到99.98%,最大相对误差值为0.2%,氢气浓度传感器的测量准确度提高了50.8%,为氢燃料汽车行业的发展奠定了基础。
关键词
氢气浓度传感器
反向传播神经网络
遗传算法
遗传算法—反向传播神经网络
Keywords
hydrogen concentration sensor
BP neural network
genetic algorithm
GA⁃BP neural network
分类号
TP212 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于GA⁃BP神经网络的氢气传感器的浓度补偿研究
王雅坤
张宝林
王兆成
周传君
郭仕佳
马琬雲
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2024
1
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