IWO-PSO-SVR算法在甲烷检测中的应用

• 作者: 吕云飞 张华强 杨先海 王国栋 陈传训
• 来源期刊: 中国环境科学
• 学科: 地球科学
• 关键词: 甲烷 吸收光谱 粒子群 支持向量机 入侵杂草算法 半导体激光器
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 大气污染与控制
• 页码范围: 1453-1459
• 页数: 7页
• 分类号: X511|TP391|TP278
• 字数: 3759字
• 语种: 中文

摘要

提出一种入侵杂草算法改进的粒子群算法(IWO-PSO)用于支持向量机(SVR)算法来快速实时检测甲烷气体浓度系统,气体红外激光差分吸收法检测系统基于甲烷气体分子在1650nm处泛频光谱吸收带,结合可调谐二极管吸收光谱(TDLAS)与波长调制光谱(WMS).选择半导体激光器瞬时输出光功率变化范围5.0～10.6mW,瞬时波长变化范围1650～1651nm,瞬时调谐频率范围0.0048～0.0115nm/mA;采集山东淄博某农场2019年3月份全天气体样本,随机抽取15组样本作为训练集,建立以光谱峰面积作为输入值与气体浓度作为输出值的IWO-PSO-SVR、SVR、PSO-SVR和PSO-BP定量分析模型,对测试集4种浓度的甲烷分别进行预测;结果表明,通过IWO-PSO-SVR定量分析模型效果最佳,4种甲烷浓度预测值与真实值相对偏差分别为0.115％、0.109％、0.131％、0.120％,均低于0.0014;相关系数分别为0.9987、0.9966、0.9899、0.9975均高于0.98;预测时间分别为1.35、1.54、1.35和1.33s,模型经过1000次训练对气体的检测精度为10-5,与同类别检测系统相比,具有很强的理论研究价值和工程应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨先海	山东理工大学机械工程学院	79	416	10.0	17.0
2	张华强	山东理工大学机械工程学院	13	55	4.0	7.0
3	陈传训	山东理工大学机械工程学院	3	0	0.0	0.0
4	王国栋	山东理工大学机械工程学院	2	0	0.0	0.0
5	吕云飞	山东理工大学机械工程学院	2	0	0.0	0.0