BP神经网络在室内甲醛定量分析中的应用

摘要：

针对室内低浓度甲醛气体的定量分析中,反向传播(BP)算法初始权重敏感性、容易陷入局部极值等问题,以遗传算法优化BP网络,对浓度范围在(0.002~0.06)×10 -6的30组不同浓度的甲醛气体进行定量分析.通过对室内气体中的甲醛气体的初始数据进行优化,将优化的权值阈值代入BP网络,进行浓度的回归分析,并与BP神经网络模型回归效果对比,结果表明:遗传算法优化BP网络方法运行时间约为BP网络的1/2,且预测精度明显高于BP网络.相较于BP网络,遗传算法与BP网络结合更适合处理甲醛气体定量分析问题.

关键词：传感器应用、定量分析、反向传播神经网络、遗传算法

所属期刊栏目：37

分类号：TH744(仪器、仪表)

资助基金：上海市科学技术委员会项目13510501400;上海市自然科学基金资助项目15ZR1418900

在线出版日期：2018-05-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：151-154