遗传算法和神经网络结合的PSD非线性校正

被引：44

作者：

刘春

马颖

机构：

[1] 合肥工业大学电气与自动化工程学院

来源：

电子测量与仪器学报 | 2015年 / 29卷 / 08期

关键词：

光电位置传感器; 非线性; 遗传算法; 神经网络;

D O I：

10.13382/j.jemi.2015.08.009

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

针对光电位置传感器(PSD)检测系统在大坝变形观测中所呈现的非线性问题,建立改进的遗传算法和LM-BP神经网络结合的模型,对PSD的非线性进行补偿?该方法先用遗传算法对LM-BP网络的权阈值进行优化后再用LM-BP网络逼近任意非线性函数的特点对实际位置数据与理想值进行拟合后并进行测试,经过多次任意产生的种群优化后选择较为优秀个体作为神经网络的和阈值,并对任意位置进行校正,仿真结果表明,该方法克服了LM-BP网络对初始权阈值的依赖和泛化能力弱的特点,多次实验平均误差都小于1%,其泛化能力优于标准的遗传算法和神经网络结合的模型。

引用

页码：1157 / 1163

页数：7

共 12 条

[1]

基于2D-PSD的长导轨直线度测量系统的研究.[D].宋庆.长春理工大学.2014, 08

[2]

二维PSD非线性误差校正算法研究.[D].杨孝敬.河南科技大学.2012, 06

[3] 基于随机遗传算法的LM-BP模型的氨氮预测 [J].