作者：李玉军,汤晓君,刘君华 单位：中国仪器仪表学会 出版：《仪器仪表学报》2010年第08期 页数：7页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFYQXB2010080120 DOC编号：DOCYQXB2010080129 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 针对最小二乘支持向量机在建立传感器回归模型时，其惩罚因子及核函数参数难以确定的问题，提出了利用粒子群算法对模型参数进行优化选取的方法，以提高模型的预测准确度及建模效率，并与遍历优化方法进行比较。实验结果表明，采用粒子群算法进行参数优化所用时间约为1621s，得到的模型预测结果均方误差为1.24&#215；10-6；而采用遍历优化所用时间约为21599s，所得模型预测结果均方误差为2.74&#215；10-5。采用粒子群算法进行参数优化使得建模效率和建立的模型预测准确度提高了一个数量级。测试样本计算表明，经过粒子群算法优化之后建立的传感器回归模型使得传感器的温度灵敏度系数及电流灵敏度系数比建模前降低了大约97%，比采用遍历优化方法降低了约85%，传感器的稳定性得到了大幅度改善。该方法切实有效，具有一定的发掘空间和实际应用价值。

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