作者：韩欣玉,何平,潘国峰,刘一赛,张万发 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》2018年第08期 页数：4页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFYBJS2018080030 DOC编号：DOCYBJS2018080039 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 针对压力传感器受温度漂移影响而造成的精度和可靠性下降的问题，建立粒子群优化算法与支持向量回归机结合的PSO-SVR温度补偿模型。利用PSO优化SVR的惩罚系数和核参数，改善粒子陷入局部最小值的问题。通过对测试集预测，得到最大绝对误差为0.001 6，均方误差为0.000 8%。PSO-SVR模型的补偿精度比RBF网络和SVM高。PSO-SVR模型能够满足实际使用的精度要求。

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