《表2 改进简化粒子群算法的BP神经网络模型湿度补偿后的结果》

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《基于改进SPSO-BP神经网络的温度传感器湿度补偿》

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通过改进SPSO算法优化BP神经网络，按照图2的步骤对HMP45D型温度传感器进行湿度补偿。将所测数据分为两份，一份作为训练样本，另一份作为测试样本，输入值选湿度影响值和温度测量值，温度测量的标准值作为期望输出值。分别训练改进的SPSO-BP神经网络模型和BP神经网络模型，并对训练结果进行测试，得到的温度传感器湿度补偿后的部分数据如表2所示。