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| 基于ABC-PSO的ε-SVM在甲烷测量中的应用 | |
| 引用本文： | 鲍立,陈红岩,郭晶晶.基于ABC-PSO的ε-SVM在甲烷测量中的应用[J].传感器与微系统,2017,36(7). |
| 作者姓名： | 鲍立 陈红岩 郭晶晶 |
| 作者单位： | 中国计量大学机电工程学院,浙江杭州,310018 |
| 基金项目： | 浙江省大学生科技创新活动计划暨新苗人才计划资助项目 |
| 摘 要： | 针对红外甲烷传感器在工业现场测量时易受到温度、湿度以及类似气体等非目标变量的影响,提出了一种基于人工蜂群和粒子群混合优化算法(ABC-PSO)的支持向量机模型(ABC-PSO-ε-SVM)对其进行校正.将ABC算法与PSO算法并行组合构成混合优化算法,能够感知非目标变量的变化,快速、准确地搜索到SVM参数.实验中,采用红外甲烷传感器对0％～5.05％浓度的16组标准甲烷气体进行测量,将其中11组数据作为训练集,5组数据作为测试集,建立e-SVM回归校正模型并进行预测.结果表明:模型的回归拟合效果好,预测精度比单一优化算法的SVM模型高. |
| 关 键 词： | 红外甲烷传感器 人工蜂群算法 粒子群算法 混合优化算法 支持向量机 |
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