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基于PSO-SVR的压力传感器温度补偿
引用本文:韩欣玉,何平,潘国峰,刘一赛,张万发.基于PSO-SVR的压力传感器温度补偿[J].仪表技术与传感器,2018(8).
作者姓名:韩欣玉  何平  潘国峰  刘一赛  张万发
作者单位: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
摘    要: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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