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基于COA-GRU的低成本气体传感器数据修正方法
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作者 李炳伟 叶树霞 +3 位作者 齐亮 张永韡 冯锦 陈宇霆 《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2024年第3期120-126,共7页
针对低成本气体传感器在受到温度、湿度、压力、气体交叉干扰等影响时检测精度低的问题,提出了一种长鼻浣熊-门控循环单元神经网络(COA-GRU)的修正模型,用于提高传感器检测精度。首先,根据低成本传感器的非线性特性构建了GRU修正模型;其... 针对低成本气体传感器在受到温度、湿度、压力、气体交叉干扰等影响时检测精度低的问题,提出了一种长鼻浣熊-门控循环单元神经网络(COA-GRU)的修正模型,用于提高传感器检测精度。首先,根据低成本传感器的非线性特性构建了GRU修正模型;其次,利用COA算法解决修正模型的多局部极值以及参数组合寻优问题;最后,利用低成本传感器组以及H200D气体检测装置的实测数据对该方法进行了仿真实验。结果表明,使用COA-GRU修正模型后,SO_(2)、CO、NO_(2)、CO_(2)传感器的平均绝对误差分别降低了72.0%、28.4%、29.6%、13.5%,能够有效提高低成本传感器的检测精度。 展开更多
关键词 气体传感器 长鼻浣熊门控循环单元 修正模型 检测精度
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基于Bootstrap-COA-BiGRU模型的TBM掘进步稳定段掘进参数区间预测 被引量：1
2
作者 张广 龚秋明 +2 位作者 谢兴飞 裴成元 尚层 《现代隧道技术》 北大核心 2025年第2期121-131,共11页
针对现有TBM掘进步稳定段掘进参数点预测模型忽略预测过程中的不确定性误差,且无法描述预测结果的可信度问题,提出一种基于Bootstrap-COA-BiGRU算法的TBM掘进步稳定段掘进参数区间预测模型。首先,采用COA算法优化BiGRU神经网络的超参数... 针对现有TBM掘进步稳定段掘进参数点预测模型忽略预测过程中的不确定性误差,且无法描述预测结果的可信度问题,提出一种基于Bootstrap-COA-BiGRU算法的TBM掘进步稳定段掘进参数区间预测模型。首先,采用COA算法优化BiGRU神经网络的超参数,使得模型能够更好地自主学习TBM掘进上升段数据在时间和特征维度上蕴含的岩机相互作用非线性关系,有效提升模型的预测精度。其次,通过分析点预测模型的预测结果,引入区间预测方法,量化表征TBM掘进步稳定段掘进参数预测过程中模型的不确定性和数据中的随机不确定性,获得高质量的稳定段掘进参数预测区间。最后,将该模型应用于新疆YEGS工程,开展Ⅱ~Ⅳ类围岩条件下的TBM掘进参数区间预测,并将预测结果与BP模型、GRU模型、BiGRU模型和COA-GRU模型进行对比,验证所建模型的优越性和方法的实用性,推动TBM智能化辅助施工的发展。 展开更多
关键词 Bootstrap-COA-BiGRU模型 TBM掘进步 掘进参数区间预测 双向门控循环单元 长鼻浣熊优化算法
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