基于改进网格搜索法的支持向量机在气体定量分析中的应用.pdf

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1、第28卷第5期传感技术学报Vo1．28No．52015年5月CHINESEJOURNALOFSENSORSANDACTUATORSMav2015ApplicationofSupportVectorMachineBasedonImprovedGridSearchinQuantitativeAnalysisofGasQuJian，CHENHongyan，LIUWenzhen，LIZhibin，ZHANGBing，YINGYahong(CollegeofMechanicalandElectricalEngineering，ChinaJiliangUniversity，Han

2、gzhou310018，China)Abstract：AccordingtothedificultinselectingparameterofSVMwhenmodelingonthegasquantitativeanalysis，andexistingmethodsneedlongtime，SVMoptimizedbyimprovedgridsearchmethodwasproposedtobuiltaninfra．redspectrumquantitativeanalysisofgas．Accordingtothismethod，thespectrumdataofC

3、O2invehicleexhaustisoptimized．ThekernelfunctionleadsSVMandcalcu-latetheconcentration．ByusingimprovedgadsearchandPSOtomakethecontr—ast，quantitativelyanalyzed20differentconcentrationsofCO2intheconcentrationrangebetween0．025％一20％．TheexperimentresultsshowthatthismethodgetsC=0．25，g=2．8284，PS

4、OgetsC：18．3021，g=0．O1，thetimeofmodelingbyimprovedgridsearchwasreducedtoonefifthofthatofPSOoptimization．Andthepredictionerrorislessthan5％．inlinewithnationalstandar-dsforexhaustemissions．Keywords：sensor印plieation；SVM；gridsearch；quantitativeanalysis；infraredspectrumEEACC：7230：4145doi：10．39

5、69／j．issn．1004-1699．2015．05．027基于改进网格搜索法的支持向量机在气体定量分析中的应用曲健，陈红岩，刘文贞，李志彬，张兵，应亚宏(中国计量学院机电工程学院，杭州310018)摘要：针对气体定量分析中，支持向量机建模的参数难以确定以及现有的方法历时长等问题，提出了一种改进的网格搜索法，用于建立基于红外光谱的CO：气体定量分析模型。通过对汽车尾气中CO气体的初始数据进行优化，再将优化的核函数代入支持向量机进行浓度的回归分析。对浓度范围在0．025％～20％的20组不同浓度的CO：气体进行定量分析，并与PSO算法作对比。实验表明，采用改进的网格搜

6、索法获得的最佳参数c=0．25，g=2．8284，PSO获得的最佳参数c=18．3021，g=0．O1，所用时间比PSO算法节省约5倍。预测结果误差在5％以内，符合国家对尾气排放的相关标准。关键词：传感器应用；支持向量机；网格搜索；定量分析；红外光谱中图分类号：TH744文献标识码：A文章编号：1004-1699(2015)05-0774-05机动车尾气排放已经成为污染环境的重要因等。其中，刘建国等人将RBF神经网络应用到可素，尾气排放的气体主要有CO、NO、CO、HC化合燃混合气体的分析中，克服了传感器阵列在混合气物等。CO是温室气体，过量排放将严重影响我们体检测中

7、的交叉敏感现象；金翠云等利用粒子群的生活环境。在CO：气体定量分析方法中，主要采优化算法对支持向量机进行参数优化，并应用于电用红外吸收法，但由于传感器元器件的老化、温度的子鼻气体定量分析中，得到了最优参数组合进一步变化、供电电压的波动等因素，导致测量的精度不是提高了预测精度；ManouehehrianAmin。。等运用基于很高，无法对汽车尾气排放进行有效的检测和监督。遗传算法寻优方法的支持向量机，建立回归模型，预提高气体测量精度的方法主要有人工神经网测岩石的强度和可变性属性；陈媛媛等研究粗糙络¨(ANN)方法和支持向量机(SVM)方法集核优化的SVM