一种基于遗传算法的气体层流流量计流量标定方法

本发明公开了一种基于遗传算法的气体层流流量计流量标定方法，涉及一种层流流量计测量、校准技术领域，包括以下几个步骤：步骤A：采集试验数据，试验数据划分训练集和测试集；步骤B：构建BP神经网络模型；步骤C：利用训练集数据对BP神经网络模型进行训练；步骤D：将训练完成的神经网络模型参数固化到气体层流流量计中计算得到的实时的流量，从而对流量计测量的流量进行实时校正。与现有技术相比，在本申请气体层流流量计的标定算法实际误差值小于0.1%，实现了流量计的精确测量。解决了以往基于哈根‑泊肃叶定律的标定公式误差较大的问题。