基于GA-RF的倾角传感器温度补偿算法研究

任印浩; 聂闻

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基于GA-RF的倾角传感器温度补偿算法研究

研究与探讨 | 更新时间：2026-07-20

- 基于GA-RF的倾角传感器温度补偿算法研究
- Research on temperature compensation algorithm of inclination sensor based on GA-RF
- 传感器与微系统 2026年45卷第7期页码：33-37
- 作者机构：
  
  1. 福州大学先进制造学院,福建,泉州,362200
  2. 中国科学院海西研究院泉州装备制造研究中心,福建,泉州,362200
  3. 金属矿山安全与健康国家重点实验室,安徽,马鞍山,243000
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  中图分类号： TP212
- 纸质出版：2026
- 稿件说明：
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任印浩, 聂闻. 基于GA-RF的倾角传感器温度补偿算法研究[J]. 传感器与微系统, 2026,45(7):33-37.

REN Yinhao, NIE Wen. Research on temperature compensation algorithm of inclination sensor based on GA-RF[J]. 2026, 45(7): 33-37.
任印浩, 聂闻. 基于GA-RF的倾角传感器温度补偿算法研究[J]. 传感器与微系统, 2026,45(7):33-37. DOI：

REN Yinhao, NIE Wen. Research on temperature compensation algorithm of inclination sensor based on GA-RF[J]. 2026, 45(7): 33-37. DOI：

摘要

倾角传感器测量倾角时易受环境温度影响，产生温度漂移和测量误差。为此，设计了基于遗传算法（GA）优化随机森林（RF）的温度补偿模型——GA-RF。使用GA优化RF参数，提升模型收敛速度和补偿精度。实验结果显示，GA-RF模型的均方误差(MSE)为0.01331，优于RF模型的0.02039。研究表明，GA-RF模型比传统神经网络具有更高的补偿精度，能有效补偿因温度变化导致的测量误差，提高传感器的精度和稳定性。

Abstract

An inclination sensor is susceptible to ambient temperature when measuring the inclination angle

which causes temperature drift and measurement error. For this reason

a temperature compensation model

based on genetic algorithm(GA)optimized random forest(RF)

named GA-RF

is designed.GA is used to optimize the RF parameters to improve the convergence speed and compensation precision of the model. The experimental results show that the mean square error(MSE)of the GA-RF model is 0.01331

which is better than 0.02039 of the RF model.The study shows that the GA-RF model has higher compensation precision than traditional neural networks

and can effectively compensate the measurement error caused by the temperature variation

and improve the precision and stability of the sensor.

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