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利用人工神经网络方法提高差分光学吸收光谱系统测量精度研究

Improving DOAS System Measurement Precision with Artificial Neutral Network Method

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摘要

差分光学吸收光谱法已经变成了测量大气中微量气体浓度常用的方法.微量气体的浓度通过对大气吸收光谱的分析得到.但在实际应用中,由于受到硬件条件的限制,使得每次分析的光谱带宽有限,造成分析的误差较大,结果不够稳定.这里提出了一种利用多层自适应线性(Madaline)人工神经网络对光谱进行扩展的方法,并对试验结果进行了比较,收到了良好的效果.

Abstract

Differential optical absorption spectroscopy(DOAS) has become a widely used method to measure trace gases in the atmosphere. Their concentrations are retrieved by a numerical analysis of the atmospheric absorption spectra. But in the process of application, it is found the error is a bit larger and results are not steady since the limited bandwidth for each analysis subject to system hardware. A new procedure was developed, based on the Madaline artificial neural network theory to expand the spectra bandwidth. A good result was obtaind with this method according to the comparison of the different test results.

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补充资料

中图分类号:TP183:O659.32

所属栏目:光谱学

基金项目:中国科学院知识创新工程(kgcx2-03)资助课题.

收稿日期:2001-11-26

修改稿日期:2002-01-17

网络出版日期:--

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齐锋:中国科学院安徽光学精密机械研究所环境光学研究室,合肥,230031
刘文清:中国科学院安徽光学精密机械研究所环境光学研究室,合肥,230031
周斌:中国科学院安徽光学精密机械研究所环境光学研究室,合肥,230031
李振壁:中国科学院安徽光学精密机械研究所环境光学研究室,合肥,230031
崔延军:中国科学院安徽光学精密机械研究所环境光学研究室,合肥,230031

联系人作者:齐锋(fqi@aiofm.ac.cn)

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引用该论文

齐锋,刘文清,周斌,李振壁,崔延军. Improving DOAS System Measurement Precision with Artificial Neutral Network Method[J]. Acta Optica Sinica, 2002, 22(11): 1345-1349

齐锋,刘文清,周斌,李振壁,崔延军. 利用人工神经网络方法提高差分光学吸收光谱系统测量精度研究[J]. 光学学报, 2002, 22(11): 1345-1349

被引情况

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