一种基于改进GWO-SVM的减小红外甲烷传感器测量误差的方法

摘要

本发明提供一种基于GWO‑SVM的减小红外甲烷传感器测量误差的方法，包括如下步骤：采集红外甲烷传感器测量不同甲烷浓度时输出的电压差值比信号；使用改进灰狼算法优化支持向量机的惩罚系数C和核函数系数g建立SVM回归预测模型；将采集的甲烷浓度和相应的电压差值比信号分为训练集和测试集，作为特征参数输入到S2中建立的SVM回归预测模型中进行训练和测试，得到基于改进GWO‑SVM的回归模型；将实际测量的电压差值比信号数据输入到所述基于改进GWO‑SVM的回归模型中，得到对应实际测量数据的甲烷浓度。实验结果表明，采用灰狼优化算法建立的支持向量机回归模型其绝对误差和相对误差小，精度高。