【摘 要】
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针对混合气体浓度检测中,气体间交叉吸收干扰及红外光谱数据计算量过大等问题,提出了一种基于网格搜索的支持向量机方法,建立多组分混合气体定量分析模型。运用网格搜索法对
【机 构】
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浙江农业商贸职业学院汽车技术系,中国计量大学机电工程学院
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针对混合气体浓度检测中,气体间交叉吸收干扰及红外光谱数据计算量过大等问题,提出了一种基于网格搜索的支持向量机方法,建立多组分混合气体定量分析模型。运用网格搜索法对支持向量机建模中的参数进行优化选择,并与遗传算法优化的BP网络建模效果作对比。实验表明：SVM建模所用时间为39.824 s,BP神经网络约为2 682 s;SVM建模预测结果均方差明显低于BP网络。SVM建模时间约为BP网络的1/60,收敛速度更快,且预测精度更高。
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