基于PSO-SVR的下水道可燃气体分析

摘要

针对下水道可燃气体传感器非线性、选择性差和交叉敏感的特点,建立了一种基于粒子群算法(PSO)支持向量回归机(SVR)的下水道可燃气体分析预测模型.该模型通过引入粒子群算法对支持向量回归机的重要参数进行优化,从而实现了支持向量回归机的参数自动判定,用于下水道可燃气体的定量分析.仿真结果表明:基于粒子群的支持向量回归机下水道可燃气体分析预测模型优于SVR模型,具有较好的泛化性能和较高的预测精度.