基于免疫PSO优化LSSVM的传感器动态补偿研究

摘要

针对最小二乘支持向量机在对传感器进行动态补偿时,正则化参数和核函数参数对补偿精度影响较大的问题,提出一种免疫粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)算法优化LSSVM模型参数的传感器动态补偿方法;该方法将LSSVM的正则化参数C和核函数参数σ作为PSO中粒子的位置和速度,利用免疫算法迭代确定最优LSSVM模型用于传感器补偿;仿真实验表明,在传感器动态补偿时,该方法比LSSVM模型的调节时间短,补偿精度高.