【摘 要】
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针对目前测量高度方法的不足,以高性能AVR单片机Atmega16作为工作平台,选用新型气压传感器BMP180采集测量点的气压和温度,研究并实现了结合BP神经网络和Adaboost算法的高度测
【基金项目】
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国家自然科学基金(41775011);海南自然科学基金(2017CXTD014);海南省气象局科研(HNQXQN201508)项目资助
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针对目前测量高度方法的不足,以高性能AVR单片机Atmega16作为工作平台,选用新型气压传感器BMP180采集测量点的气压和温度,研究并实现了结合BP神经网络和Adaboost算法的高度测量系统。首先,对不同高度的样本集(压强、温度、海拔高度)进行线下训练,得到既稳定又精准的BP-Adaboost测量模型;然后,由新型气压传感器BMP180采集到的压强和温度作为输入,由线下训练得到的BP-Adaboost测量模型计算出该点的高度值,最后通过OLED显示屏将结果显示出来。多次实验表明,提出的方法能够较为准确地测量出不同高度值,相比传统的标准气压高度公式计算高度,具有更好的有效性和稳定性,为高度测量提供了一种实用可靠,且经济便携的解决方案。
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