[发明专利]基于遗传算法优化神经网络的大气多孔探针测量校准方法在审
| 申请号： | 202110222231.7 | 申请日： | 2021-02-28 |
| 公开（公告）号： | CN112926265A | 公开（公告）日： | 2021-06-08 |
| 发明（设计）人： | 王桂华;周树道;卫克晶;叶松 | 申请（专利权）人： | 珠海复旦创新研究院 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/08;G06N3/12;G06F111/08 |
| 代理公司： | 上海正旦专利代理有限公司 31200 | 代理人： | 陆飞;陆尤 |
| 地址： | 519000 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明属于大气探测技术领域,具体为一种基于遗传算法优化神经网络的大气多孔探针测量校准方法。本发明其利用人工神经网络算法获取多孔探针校准模型，应用遗传算法对神经网络进行优化改进，构建得到2个输入、4个输出的神经网络模型，用于多孔探针的测量校准；所述遗传算法优化BP神经网络包括确定BP神经网络结构、BP神经网络遗传算法优化和BP神经网络训练拟合三个部分；遗传算法优化的对象是BP神经网络的权值和阈值，使种群中每个个体都包含所有的权值与阈值，进行遗传操作全局寻优；在确定最优的权值和阈值后，训练BP神经网络，得到拟合预测模型。本发明方法可显著简化标校过程,提高校准精度，降低误差。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 遗传 算法 优化 神经网络 大气 多孔 探针 测量 校准 方法 | ||
【主权项】：
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