基于QGA-SVM的铠装热电偶传感器辨识建模研究
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针对铠装热电偶传感器进行精度补偿中对辨识建模精度要求高的问题,提出运用支持向量机(SVM)辨识建模,并结合量子遗传算法(QGA)全局寻优能力强的特点对SVM核函数参数进行优化的方法,以减小建模误差。采用各种检验信号对SVM模型的输出和校验误差进行了推广能力测试,并与递推最小二乘估计法辨识建模进行建模误差比较,结果表明SVM辨识建模与QGA结合的方法在对铠装热电偶传感器辨识建模方面具有良好的推广能力和较高的建模精度。通过精度补偿实验,进一步验证了该方法能使模型精度达到铠装热电偶传感器对精度补偿的要求。
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