BP-Bagging模型在光纤陀螺温度补偿中的应用

为了消除光纤陀螺的温度效应并提高陀螺的精度,BP神经网络模型广泛的应用在光纤陀螺的零偏温度漂移辨识和补偿中。然而,单神经网络模型的泛化能力差,影响模型的预测结果。结合神经网络集成学习的思想,利用Bagging集成技术产生差异大、预测能力强的个体网络,提升模型的预测能力。建立光纤陀螺零偏温度的BP-Bagging模型,将其应用在温度补偿中。通过对某型光纤陀螺的零偏漂移数据进行仿真,结果表明:BP-Bagging模型相比线性回归模型、单BP神经网络模型的补偿效果更显著,有效改善了陀螺的零偏稳定性能。