基于非参数模型的气体浓度的逆向预测

• 作者: 吴栋 郭潇
• 来源期刊: 中国科学院大学学报
• 学科: 数学
• 关键词: 高斯牛顿法 气体浓度 逆向预测 非线性参数模型 非参数模型
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 所属期刊栏目: 数学与物理学
• 页码范围: 728-735
• 页数: 8页
• 分类号: O212.7
• 语种: 中文
• DOI: 10.7523/j.issn.2095-6134.2020.06.002

摘要

气体传感器阵列是一种重要且强大的检测气体和测量浓度的技术.传统的描述传感器响应与气体浓度之间关系的策略是使用一些特定的非线性参数模型.本文使用非参数模型描述传感器响应随气体浓度的变化,有效避免了模型的错误假定.提出一种基于非参数模型逆向预测气体浓度的方法.还提出通过数据驱动选择可调参数的方法.数值模拟结果表明,当传感器阵列的实际模型未知或模型假定错误时,非线性参数模型的性能劣于非参数模型,实际数据分析也验证了这一点.