作者：鲍立,陈红岩,郭晶晶 单位：中国电子科技集团公司第四十九研究所 出版：《传感器与微系统》2017年第07期 页数：4页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFCGQJ2017070440 DOC编号：DOCCGQJ2017070449 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 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ε-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。

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