一种基于GA-BP神经网络的电化学传感器数据预测方法

本发明属于传感器数据预测技术领域，公开了一种基于GA‑BP神经网络的电化学传感器数据预测方法；具体技术方案为：构建遗传算法优化的GA‑BP神经网络模型；确定幅值大小与偏置电压之间的对应关系，利用GA‑BP神经网络模型对电解质‑绝缘体‑半导体电容器应用于pH缓冲溶液中的幅值检测数据进行数据预测，绘制幅值‑偏置电压特性曲线，本发明是利用EISCAP传感器输出幅值大小与偏置电压的对应关系，绘制EISCAP幅值‑偏置电压特性曲线；本发明对EISCAP传感器输出信号幅值的工作电压点进行预测计算，进一步解决实际应用问题，且具有良好的适用性和灵活性，易于实施，有利于后续的推广和应用。