简介：摘要：矿用传感器作为矿井灾害预测预警的关键技术装备、智慧矿山的基础，在实际使用上的表现并不能令人满意。诸如煤矿安全规程中传感器校准以及《AQ1029-2019 煤矿安全监控系统及检测仪器使用管理规范》中使用与维护都指出矿用传感器的调校和使用，由于矿用传感器使用的检测元件多呈线性输出，在做数据处理的时候考虑最多的时线性拟合方式，但是由于检测元件和测量环境差异性，实际操作过程较为繁琐。因此，提出基于BP神经网络对数据进行处理，得到矿用传感器拟合模型，简化调校操作步骤，提高传感器输出精度。
基于BPNN的矿用传感器拟合方法
