基于广义回归神经网络提取布里渊谱的应变特征

基于光纤应变分布与布里渊散射谱频移的关系,提出了利用广义回归神经网络提取布里渊谱的应变特征方法。将布里渊谱的频率、增益分别作为广义回归神经网络的输入矢量和目标矢量,对广义回归神经网络进行训练和仿真,计算出调节权值和阈值,从而获得更加精确的布里渊谱频移。仿真实验结果和理论分析表明,与非线性最小二乘法、反向传播神经网络、径向基函数网络预测布里渊谱的应变特征相比,广义回归神经网络能够获得更精确的布里渊谱特征,相应的光纤应力误差最小,在1%之内。