遗传算法优化神经网络在FBG电流传感器温度补偿中的应用

"基于优化神经网络算法的光纤布拉格光栅电流传感器的温度补偿"文章探讨了如何利用神经网络算法对光纤布拉格光栅(FBG)电流传感器进行温度补偿，以提高其测量精度。FBG传感器在应变和温度变化时会引发中心波长的漂移，这会影响电流测量的准确性。文章提出将神经网络与遗传算法相结合，以解决神经网络可能陷入局部极小值的问题，并通过K折交叉验证来处理样本量不足的问题。 光纤布拉格光栅（FBG）是光纤光学中的一个重要元件，它能够在特定波长反射光，这一特性使其成为各种物理量测量的理想工具，如应变和温度。当FBG与超磁致伸缩材料结合，可以用来检测电流。然而，FBG对于温度和应变的敏感性导致了测量结果的交叉影响，降低了电流测量的精确度。 神经网络作为一种非线性模型，具有强大的自适应学习能力，可以学习并模拟传感器内部的复杂关系，实现温度对测量结果的影响补偿。但神经网络在训练过程中可能会陷入局部最优，导致性能下降。为解决这个问题，文章采用了遗传算法来优化神经网络的权重和阈值。遗传算法是一种全局优化方法，能有效地搜索权重和阈值的全局最优解，从而提高神经网络的预测精度和速度。 针对样本数量有限的问题，研究者应用了K折交叉验证（K-Fold Cross Validation）技术。K折交叉验证是统计学中常用的一种评估模型性能的方法，通过将数据集分成K个子集，轮流将其中一个子集作为测试集，其余作为训练集，重复K次，最后取平均结果，以此提高模型的泛化能力和预测可靠性。 实验结果显示，经过遗传算法优化的神经网络对电流的预测均方误差仅为0.0038，显著提高了FBG电流传感器的测量精度。这项工作为FBG传感器在复杂环境下的电流测量提供了一种有效的温度补偿方法，对于提升光纤电流传感器的性能具有重要的实际意义。 关键词涉及的领域包括光纤光学、电流传感、温度补偿、神经网络、遗传算法以及K折交叉验证。这些关键词揭示了研究的核心内容和技术手段，表明该研究结合了光学、信号处理和机器学习等多个领域的知识，旨在优化光纤电流传感器的性能。