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题名改进的SVM在矿井气体定量分析中的应用
被引量：6
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作者
郭天太
洪博
潘增荣
孔明
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机构
中国计量大学计量测试工程学院
福建出入境检验检疫局
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出处
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2016年第6期203-210,共8页
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基金
国家自然科学基金(51476154
51404223)
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文摘
自行搭建了气体采集系统,根据井下的气体情况,采集了包括甲烷、乙烷、丙烷、正丁烷和二氧化碳五种气体的中红外光谱数据共236组,其中校正集186组,验证集50组。在对光谱数据进行预处理之后,利用主成分分析技术将得到的主吸收峰区域的红外光谱数据进行降维处理,通过特征提取得到3个特征值作为矿井气体光谱数据的输入量。该方法有效减少了模型的计算量,加快了模型的收敛速度。然后,利用改进支持向量机分别对这五种气体建立了定量分析模型。为提高该算法的预测精度,利用遗传算法和粒子群优化算法分别对SVM参数进行参数寻优。最后,选择优化效果更好的粒子群算法,并通过验证集对这五种气体进行了浓度预测分析。实验结果表明:五种气体浓度预测结果的平均误差均小于1.78%,最大误差均小于4.98%,且对于50组的气体预测耗时均小于103 s。表明所提出的改进的SVM算法能够准确、快速地预测矿井气体浓度,对实现矿井气体检测有着积极的意义。
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关键词
矿井气体
红外光谱
定量分析
粒子群优化算法
改进的支持向量机
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Keywords
mine gases
infrared spectrum
quantitative analysis
particle swarm optimization （PSO）
improved support vector machine
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分类号
O657.33
[理学—分析化学]
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