标题：基于BP神经网络的气体传感器模型预测分析研究
作者：盛佳慧；蔡勇
作者单位：湖南大学物理与微电子科学学院，湖南 长沙 410082；湖南大学半导体学院（集成电路学院），湖南 长沙 410082
关键字：气体传感器；数据采集；BP神经网络；SA算法；模型预测
摘要：针对新型传感器研发中，电阻式半导体气体传感器电阻跨度大、输出特性不明确、测试精度要求高等问题，设计了一种高精度、宽量程传感器信号采集单元获取数据，引入BP神经网络进行数据拟合，并通过SA算法优化神经网络建立气体传感器模型，以MQ-8氢气传感器为例进行实验测试分析，结果表明测试样本的决定系数可达0.99985，整体平均误差为0.6%，实现了对气体浓度的高精度预测，为传感器研发中的数据分析提供了支撑。