作者：杨婷,卢文科,左锋 单位：沈阳仪表科学研究院有限公司 出版：《仪表技术与传感器》2017年第12期 页数：5页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFYBJS2017120070 DOC编号：DOCYBJS2017120079 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
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    • 针对扩散硅压力传感器温度漂移的问题，文中提出了一种基于粒子群算法优化最小二乘支持向量机(PSO-LSSVM)的温度补偿模型。通过对扩散硅压力传感器做二维标定实验，利用AD590集成温度传感器监测实验环境温度，建立PSO-LSSVM模型。最小二乘支持向量机的惩罚因子和核函数的选取会直接影响到模型的预测精度，PSO-LSSVM模型利用粒子群算法优化最小二乘支持向量机模型的惩罚因子和核函数的参数，改善了传统的最小二乘支持向量机模型对参数选取耗时耗力且未必找到全局最优解的缺陷。实验结果表明，经该模型补偿后的零点温度系数和灵敏度温度系数都减小了一个数量级，且预测值与标定值的均方误差的数量级达到10~(-6)，实现了温度补偿并改善了预测精度。

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