作者：唐朝国 单位：中国电子学会 出版：《电子测量与仪器学报》2020年第03期 页数：7页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFDZIY2020030160 DOC编号：DOCDZIY2020030169 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 针对综合管廊中温度变化导致湿度传感器数据失真的问题，提出一种改进Levy飞行的粒子群优化(PSO)算法(ILPSO)，用于补偿数据误差。首先，建立一个预测误差的神经网络，通过PSO寻找网络初始参数；然后，在PSO寻找过程中加入改进的Levy飞行，粒子飞行的概率与到最优粒子的距离成反比，靠近最优粒子时以较大概率反向逃离最优粒子，克服粒子早熟问题；最后，网络以PSO的输出作为初始参数重新训练。在算法寻优性能实验中，相比于其他测试算法，ILPSO算法的寻优能力更强，在传感器误差测试实验以及稳定性实验中，ILPSO算法的补偿效果最好，补偿后的湿度值误差在5%以内，均方误差(MSE)最低，稳定性最好。实验结果表明，与传统的Levy飞行相比，ILPSO算法对误差预测网络的适应度更强，收敛更快，提高了湿度传感器温度补偿的准确性以及稳定性。

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