基于改进RBFNN算法的瓦斯传感器非线性校正

摘要

为了提高瓦斯传感器的精度和灵敏度,提出将改进的径向基函数神经网络(RBFNN)算法应用于瓦斯传感器系统中,对瓦斯传感器的非线性进行校正,同时分析了温度对瓦斯浓度预测的影响,然后利用RBFNN进行离散训练。实验结果表明,经过改进径向基函数神经网络(RBFNN)后,得到的数据比实际测量的瓦斯浓度要更接近于真实值,所产生的平均误差≤±0.1%。预测效果很好,达到了预期的技术指标,提高了瓦斯检测的灵敏度和精度。