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基于MPSO-SVM非线性氨氮传感器的数据补偿
被引量：
3
1
作者
韩剑
莫德清
汪楠
《桂林理工大学学报》
CAS
北大核心
2021年第1期225-229,共5页
针对氨氮传感器在信号采集中容易受待测溶液中pH值和温度影响的问题,采用改进的粒子群优化支持向量机方法(MPSO-SVM)对氨氮传感器进行非线性数据补偿校正,构建了氨氮检测系统。系统预处理分别采用递推平均滤波、IIR数字滤波和卡尔曼滤波...
针对氨氮传感器在信号采集中容易受待测溶液中pH值和温度影响的问题,采用改进的粒子群优化支持向量机方法(MPSO-SVM)对氨氮传感器进行非线性数据补偿校正,构建了氨氮检测系统。系统预处理分别采用递推平均滤波、IIR数字滤波和卡尔曼滤波3种滤波方式,再将滤波后的数值归一化建立基于支持向量机回归模型。研究结果表明,MPSO-SVM算法支持向量机回归模型回归效果好,线性相关度大,数据补偿后氨氮测量值与真实值误差小,系统测试具有良好的稳定性和补偿效果。
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关键词
氨氮传感器
支持向量机
改进粒子群算法
数字滤波器
非线性数据补偿
回归校正
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职称材料
题名
基于MPSO-SVM非线性氨氮传感器的数据补偿
被引量：
3
1
作者
韩剑
莫德清
汪楠
机构
桂林电子科技大学信息科技学院
桂林电子科技大学生命与环境科学学院
出处
《桂林理工大学学报》
CAS
北大核心
2021年第1期225-229,共5页
基金
广西科技重点研发计划项目(桂科AB16380295)
桂林市科技局重大专项(20180101-3)
广西高校中青年教师科研基础能力提升项目(2020KY57014)。
文摘
针对氨氮传感器在信号采集中容易受待测溶液中pH值和温度影响的问题,采用改进的粒子群优化支持向量机方法(MPSO-SVM)对氨氮传感器进行非线性数据补偿校正,构建了氨氮检测系统。系统预处理分别采用递推平均滤波、IIR数字滤波和卡尔曼滤波3种滤波方式,再将滤波后的数值归一化建立基于支持向量机回归模型。研究结果表明,MPSO-SVM算法支持向量机回归模型回归效果好,线性相关度大,数据补偿后氨氮测量值与真实值误差小,系统测试具有良好的稳定性和补偿效果。
关键词
氨氮传感器
支持向量机
改进粒子群算法
数字滤波器
非线性数据补偿
回归校正
Keywords
ammonia nitrogen sensor
support vector machine
improved particle swarm optimization
digital filter
non-linear data compensation
regression correction
分类号
TP212 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于MPSO-SVM非线性氨氮传感器的数据补偿
韩剑
莫德清
汪楠
《桂林理工大学学报》
CAS
北大核心
2021
3
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