| 基于粒子群优化算法-支持向量回归算法的氨氮传感器温度补偿 |
| |
| 引用本文： | 姜吉光,盛宇博,常川,石磊,苏成志,李鑫.基于粒子群优化算法-支持向量回归算法的氨氮传感器温度补偿[J].科学技术与工程,2021,21(21):8983-8988. |
| |
| 作者姓名： | 姜吉光 盛宇博 常川 石磊 苏成志 李鑫 |
| |
| 作者单位： | 长春理工大学 |
| |
| 基金项目： | 国际科技合作(20160414030GH)；吉林省教育厅(JJKH20181124KJ) |
| |
| 摘 要： | 针对野外低温环境下,基于铵离子选择性电极的氨氮传感器检测失准问题,通过分析传感器检测原理,在0～30℃进行了水质标样氨氮检测对比实验,探究了温度变化对氨氮传感器输出结果的影响;将粒子群优化算法(particle swarm optimization, PSO)与支持向量回归(support vector regression, SVR)结合,建立了氨氮检测的PSO-SVR温度补偿模型,并与最小二乘多项式回归、传统SVR建立的温度补偿模型对比,PSO-SVR温度补偿模型具有较高的决定系数和较小均方根误差(root mean square error, RMSE)。在实际水样检测实验中,经过该模型补偿后氨氮传感器的输出值与实验室内根据《水质氨氮测定》(HJ 535—2009)测得的氨氮标准值之间最高偏差为4.76%,最低偏差为0.64%,偏差范围符合预期补偿目标,表明模型具有较高的温度补偿精度,对非训练数据具有良好的泛化能力,能够满足实际使用的精度要求。
|
| 关 键 词： | 氨氮 铵离子选择性电极 温度补偿 粒子群优化算法 支持向量回归 |
| 收稿时间： | 2020/8/21 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2021/5/1 0:00:00 |
Research on temperature Compensation of ammonia nitrogen sensor based on PSO-SVR algorithm |
| |
| Jiang Jiguang,Jiang Jiguang,Chang Chuan,Shi Lei,Su Chengzhi,Li Xin.Research on temperature Compensation of ammonia nitrogen sensor based on PSO-SVR algorithm[J].Science Technology and Engineering,2021,21(21):8983-8988. |
| |
| Authors: | Jiang Jiguang Jiang Jiguang Chang Chuan Shi Lei Su Chengzhi Li Xin |
| |
| Institution: | Changchun University of Science and Technology |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | ammonia nitrogen ammonium ion selective electrode temperature compensation particle swarm optimization(PSO) support vector regression(SVR) |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ |
| 点击此处可从《科学技术与工程》浏览原始摘要信息 |
| 点击此处可从《科学技术与工程》下载免费的PDF全文 |
|
