基于改良GA-BP神经网络的湿度传感器温度补偿（二）

简介：
本文为系列研究之一，提出了一种改进的遗传算法与BP神经网络结合的方法，用于优化湿度传感器在不同温度条件下的性能补偿。通过实验验证了该方法的有效性和优越性。 改进的遗传算法 在使用GA进行搜索的过程中，可能会遇到阻碍适应值较高的个体生成的问题，这会导致搜索方向偏离全局最优解。为了解决这个问题，本段落采用适当的改进适应度函数及混合编码方式，并对相关参数进行了调整，主要优化了交叉算子和变异算子、以及交叉概率Pc和变异概率Pm。 4.1 混合编码方案 本研究结合二进制编码（易于进行解码操作且便于实现遗传操作）与实数编码的优点（在解决连续参数的优化问题时更为直观，精度更高，并不需要额外的解码步骤），旨在改进算法。经过这种混合编码方式的应用，既能够加快遗传运算的速度、扩大全局搜索范围，又可以有效应对连续参数优化的问题，从而提高整体的优化精度。