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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0.0016,均方误差为0.0008%。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。