基于粒子群优化的最小二乘支持向量机在混合气体定量分析中的应用

针对混合气体建模过程中最小二乘支持向量机参数难以确定及红外光谱数据计算量过大的问题,提出一种粒子群优化的最小二乘支持向量机方法,用于建立基于主成分分析特征提取的红外光谱多组分气体定量分析模型。首先对主吸收峰区域的550个红外光谱数据利用主成分分析技术进行了特征提取,将降维得到的7个特征值作为模型的输入变量从而有效地降低了计算量。混合气体主要由浓度范围分别是0.1%～1%的甲烷、乙烷及0.1%～1.5%的丙烷三种组分气体组成。采用最小二乘支持向量机技术分别建立了各组分气体的定量分析模型,利用粒子群优化算法对最小二乘支持向量机算法中的参数进行了优化选取,取代了传统的遍历优化方法,然后利用取得的最优参数重建定量分析模型。实验结果表明,采用此方法离线建模所用时间比采用遍历优化方法节省40倍以上,预测结果误差水平相当,满足实测要求。粒子群优化算法在全局优化及收敛速度方面具有较大优势。粒子群优化算法与最小二乘支持向量机技术相结合用于混合气体定量分析是切实可行的,具有一定的实际意义和应用价值。     

导热系数测量实验的改进

利用传感器和数字温度计代替热电偶和数字电压表测量导热系数 ,实验更简捷、科学、精确     

粒子群优化算法在混合气体红外光谱定量分析中的应用

通过将粒子群优化技术及BP神经网络技术相结合,建立了三种烃烷混合气体的红外光谱定量分析模型.混合气体主要由甲烷、乙烷、丙烷三种组分气体组成,三种组分气体浓度范围分别为0.01%～0.1%.文章首先采用主成分分析技术从红外光谱1 866个数据中提取了5个特征变量作为神经网络的输入,将气体浓度作为网络输出.然后将粒子群优化算法与BP神经网络技术相结合,对网络的隐含层节点数进行了优化选择.再对结构优化后的网络进行训练,建立气体分析模型.分析模型的标准气体验证实验结果表明,采用此方法建立混合气体红外光谱定量分析模型所用时间(大约4 600 s)比单纯采用BP神经网络进行遍历优化建模所用时间(大约24 500 s)降低5倍以上,模型预测精度水平相当,网络结构大致相同,具有一定的实践意义和应用潜力.