基于传感器阵列结合GA-BP算法对VOC的识别研究

为提高空气中挥发性有机物(VOC)检测可靠性，提出了一种基于气敏传感器阵列结合遗传算法(GA)优化反向传播(BP)神经网络算法的VOC检测模型。选用多个气体传感器组建阵列对VOC混合气体样本进行响应测试，使用主成分分析(PCA)对响应数据进行数据降维及初步分类探索，使用构建的GA-BP神经网络算法模型在PCA探索性分析的基础上进行定性及定量识别，并与BP神经网络识别结果进行对比。结果表明：遗传算法优化后的BP神经网络多元分类和回归模型性能优良且稳定，气体分类识别准确率达96%,浓度回归预测均方根误差为1.8×10^-2,平均相对误差为5.2%,平均训练耗时分别降至1.5 s和1.12 s,效果显著优于BP神经网络算法模型。这些研究结果进一步拓展了GA-BP算法结合气敏传感器在挥发性有机物检测识别中的应用前景。