基于改进人工蜂群算法的传感器温度补偿

摘要：针对红外气体传感器在工作时外界温度对测量精度影响较大的问题,提出一种基于自适应人工蜂群-BP人工神经网络(AABC - BP)温度补偿方法。原始人工蜂群算法在运算过程中容易随着迭代次数增加而丢失优质解,降低解的稳定性,引入自适应人工蜂群优化算法提高的算法的稳定性。通过不同测试函数对自适应人工蜂群算法进行性能测试对比,结果表明自适应人工蜂群算法全局搜索能力强、计算精度高且计算过程稳定。利用自适应人工蜂群算法对BP神经网络的阈值和权值进行优化。实验结果表明(AABC - BP)混合算法对红外气体传感器的温度补偿误差在5%以内。     

改进人工蜂群算法优化的LSSVM在混合气体定量分析中的应用

针对在易燃易爆混合气体定量分析中因交叉敏感易产生测量误差以及最小二乘支持向量机（least squares support vector machine,LSSVM）参数难以确定的问题,提出一种改进人工蜂群（improved artificial bee colony,IABC）算法优化的最小二乘支持向量机。首先,在标准人工蜂群（artificial bee colony, ABC）算法中引入自适应递减因子以更新步长,并结合轮盘赌和反向轮盘赌改进待工蜂跟随概率公式,从而提高收敛精度;然后,利用改进后的人工蜂群算法对最小二乘支持向量机的惩罚参数C和核参数σ²进行优化;最后,利用优化后的参数重建最小二乘支持向量机定量分析模型,并与利用常用的混合气体定量分析方法——粒子群优化（particle swarm optimization,PSO）算法优化的最小二乘支持向量机定量分析模型进行对比。实验结果表明,在交叉敏感状态下,采用改进人工蜂群算法优化的最小二乘支持向量机时的建模总时间和各组分气体浓度测量的平均相对误差均低于采用粒子群算法优化的,有效提高了混合气体的浓度测量精度。研究表明,改进人工蜂群算法优化的最小二乘支持向量机可为混合气体定量分析提供理论支撑,具有一定的工程应用价值。