水声换能器是水声传感系统的核心部件,其性能直接影响系统的灵敏度、精度和可靠性。然而,传统的水声换能器参数测试方法存在数据处理量过大和算法精度较低的问题。为此,本文提出了一种基于I-GWO-LSTM(improved-grey wolf optimization a...水声换能器是水声传感系统的核心部件,其性能直接影响系统的灵敏度、精度和可靠性。然而,传统的水声换能器参数测试方法存在数据处理量过大和算法精度较低的问题。为此,本文提出了一种基于I-GWO-LSTM(improved-grey wolf optimization algorithm-long short-term memory)的水声换能器参数预测模型。该模型利用改进灰狼优化算法优化长短期记忆网络模型的参数,只需要测量少量数据点就可以实现对水声换能器等效电路元件参数的高精度预测。通过MATLAB进行仿真实验,验证了该模型在水声换能器参数预测方面具有较高的准确性和稳定性。展开更多