一种基于神经网络的光纤形状坐标预测方法及系统

本发明公开了一种基于神经网络的光纤形状坐标预测方法及系统，涉及传感与测量领域，包括：利用有限元软件对不同弯曲程度的多芯光纤进行建模，提取纤芯应变值和光纤的空间坐标，构建训练数据集；以多芯光纤的纤芯应变值为输入、光纤的空间坐标为输出，构建网络模型；将训练数据集输入网络模型进行模型训练，直至满足终止条件，得到训练好的光纤形状坐标预测模型；以分布式光纤传感系统测量多芯光纤各纤芯的分布式应变为测试集，将测试集输入训练好的光纤形状坐标预测模型，输出相应的光纤形状坐标预测值。本发明可以避免复杂的数值求解和可能引入的误差，实现更高效的高精度光纤形状传感，在光纤形状传感/空间形状感知领域具有良好的应用前景。