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基于PSO-SVR的压力传感器温度补偿
被引量：
9
1
作者
韩欣玉
何平
+2 位作者
潘国峰
刘一赛
张万发
《仪表技术与传感器》
CSCD
北大核心
2018年第8期9-12,共4页
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...
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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关键词
压力传感器
温度补偿
粒子群优化算法(
pso
)
支持向量回归机(
svr
)
pso.svr模型
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职称材料
题名
基于PSO-SVR的压力传感器温度补偿
被引量：
9
1
作者
韩欣玉
何平
潘国峰
刘一赛
张万发
机构
河北工业大学计算机科学与软件学院
河北工业大学电子信息工程学院
出处
《仪表技术与传感器》
CSCD
北大核心
2018年第8期9-12,共4页
基金
国家科技重大专项(2016ZX02301003-004-007)
河北省高等学校科学技术研究重点项目(ZD2016123)
文摘
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。
关键词
压力传感器
温度补偿
粒子群优化算法(
pso
)
支持向量回归机(
svr
)
pso.svr模型
Keywords
pressure sensor
temperature compensation
particle swarm optimization algorithm(
pso
)
support vector regression machine(
svr
)
pso.
svr
model
分类号
TP212 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TP312 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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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PSO-SVR的压力传感器温度补偿
韩欣玉
何平
潘国峰
刘一赛
张万发
《仪表技术与传感器》
CSCD
北大核心
2018
9
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