| 基于BP神经网络的红外透过率计算 |
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| 引用本文： | 宋福印,路远,杨星,乔亚,唐聪,凌永顺.基于BP神经网络的红外透过率计算[J].光电子．激光,2017,28(6):680-685. |
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| 作者姓名： | 宋福印 路远 杨星 乔亚 唐聪 凌永顺 |
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| 作者单位： | 解放军电子工程学院 脉冲功率激光技术国家重点实验室 红外与低温等离子体安徽省重 点实验室,安徽 合肥 230037;解放军电子工程学院 脉冲功率激光技术国家重点实验室 红外与低温等离子体安徽省重 点实验室,安徽 合肥 230037;解放军电子工程学院 脉冲功率激光技术国家重点实验室 红外与低温等离子体安徽省重 点实验室,安徽 合肥 230037;解放军电子工程学院 脉冲功率激光技术国家重点实验室 红外与低温等离子体安徽省重 点实验室,安徽 合肥 230037;解放军电子工程学院 脉冲功率激光技术国家重点实验室 红外与低温等离子体安徽省重 点实验室,安徽 合肥 230037;解放军电子工程学院 脉冲功率激光技术国家重点实验室 红外与低温等离子体安徽省重 点实验室,安徽 合肥 230037 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(61503394)、安徽高等学校自然科学研究(KJ2015ZD14)、安徽省自然科学基金(1408085QF131,15008085QF121)和脉冲功率激光技术国家重点实验室主任基金(skl2013zr03)资助项目 (解放军电子工程学院脉冲功率激光技术国家重点实验室 红外与低温等离子体安徽省重点实验室,安徽 合肥 230037) |
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| 摘 要： | 针对实时条件下中红外波段平均大气透过率的计 算,提出了一种基于贝叶斯正则化BP神经网络的方法。 利用BP神经网络良好的非线性拟合特点,建立大气参数与中红外平均透过率之间的关系 模型,从而可以准确迅速 地得到计算结果。此网络模型是以实测温度、压强、湿度和气溶胶的后向散射系数作为输入 向量,分别以水蒸气和CO2吸收透过率、气溶胶散射透过率和大气透过率作为输出。仿 真结果表明:在相同的大气参数下,本方法的计算 结果与期望值之间的相对误差较小,且远小于经验公式法,验证了本方法的可行性与有效性 。因此,本方法对大气透过率的准确地快捷计算提供了有益的借鉴。
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| 关 键 词： | BP神经网络 红外透过率 实测大气参数 非线性拟合 |
| 收稿时间： | 2016/7/13 0:00:00 |
Calculation of infrared transmittances based on BP neural network |
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| SONG Fu-yin,LU Yuan,YANG Xing,QIAO Y,TANG Cong and LING Yon g-shun.Calculation of infrared transmittances based on BP neural network[J].Journal of Optoelectronics·laser,2017,28(6):680-685. |
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| Authors: | SONG Fu-yin LU Yuan YANG Xing QIAO Y TANG Cong and LING Yon g-shun |
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| Affiliation: | Key Laboratory of Infrared and Low Temperature Plasma of Anhui Province,State Key Laboratory of Pulsed Power Laser Technology,Electronic Engineering Institute ,Hefei 230037,China;Key Laboratory of Infrared and Low Temperature Plasma of Anhui Province,State Key Laboratory of Pulsed Power Laser Technology,Electronic Engineering Institute ,Hefei 230037,China;Key Laboratory of Infrared and Low Temperature Plasma of Anhui Province,State Key Laboratory of Pulsed Power Laser Technology,Electronic Engineering Institute ,Hefei 230037,China;Key Laboratory of Infrared and Low Temperature Plasma of Anhui Province,State Key Laboratory of Pulsed Power Laser Technology,Electronic Engineering Institute ,Hefei 230037,China;Key Laboratory of Infrared and Low Temperature Plasma of Anhui Province,State Key Laboratory of Pulsed Power Laser Technology,Electronic Engineering Institute ,Hefei 230037,China;Key Laboratory of Infrared and Low Temperature Plasma of Anhui Province,State Key Laboratory of Pulsed Power Laser Technology,Electronic Engineering Institute ,Hefei 230037,China |
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| Abstract: | In view of calculating atmospheric transmittance in actuality,a method b ased on back propagation (BP) neural network with Beyesian regularization is proposed.The model of relationship between atmospheric data and infrared transmittances is built by using the characteristic of nonlinear fitting of BP neural network.Therefore,i t is fast and precise to calculate infrared transmittances.The input factors include measured temperature,pressure,humid ity and back scattering coefficients.The output variables are absorption transmittances of H2O and CO2,scattering tra nsmittance and atmospheric transmittance of mid-infrared.Simulations indicate that the relative errors between calculatin g result and desired value are smaller than those calculated by empirical formula.The conclusion reveals the feasibility and avai lability of this method that provides a helpful lesson to calculate atmospheric transmittance precisely and conveniently. |
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| Keywords: | BP neural network infrared transmission atmospheric transmittance nonlinear f itting |
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