SVR在紅外瓦斯檢測技術(shù)中的應(yīng)用研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、瓦斯?jié)舛鹊臏?zhǔn)確檢測對人們的生活和工業(yè)生產(chǎn)具有重要意義。相比傳統(tǒng)的檢測方法，紅外氣體檢測技術(shù)因其具有靈敏高、測量范圍寬、響應(yīng)迅速等優(yōu)點，成為氣體檢測領(lǐng)域中的研究熱點。然而該技術(shù)易受環(huán)境因素影響，在實際中直接使用會產(chǎn)生較大的測量誤差。雙波長單光路差分吸收模型可以一定程度上消除部分誤差，但是這種補償能力是有限的。
　　為了提高測量精度，本文在差分吸收模型的基礎(chǔ)上，提出了基于SVR(SupportVector Regression，SVR

2、)的測量誤差預(yù)測模型。在研究SVR的相關(guān)理論過程中，發(fā)現(xiàn)SVR的回歸性能與參數(shù)值的選取緊密相關(guān)。為提高SVR的擬合效果，又提出了基于螢火蟲算法的參數(shù)選取方法，并且針對基本螢火蟲算法存在因固定步長導(dǎo)致收斂速度較慢、求解精度不高的問題，引入步長因子使步長大小能夠自適應(yīng)調(diào)整。通過對標(biāo)準(zhǔn)函數(shù)的測試和housing數(shù)據(jù)集的回歸實驗，驗證了改進(jìn)方法的有效性。
　　最后，本文構(gòu)建了紅外瓦斯檢測系統(tǒng)，并在此基礎(chǔ)上應(yīng)用誤差預(yù)測模型對瓦斯?jié)舛冗M(jìn)行了檢

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