基于改进的粒子群优化-反向传播神经网络的CO₂红外吸收光谱定量分析

摘要： 在吸收光谱气体传感领域，实测光谱存在信噪比低和由光谱失真带来的线性度低的问题，使得传统的线性分析方法难以实现高准确度的气体体积分数反演。为此，本文提出了一种基于进化策略、参数调整策略双重改进的粒子群优化（IPSO）算法，并结合误差反向传播神经网络（BPNN），建立了网络初始连接权值和阈值优化的反向传播（BP）神经网络（IPSO-BPNN）气体体积分数反演模型。基于光频梳直接吸收... （共10页）