摘要:
文章编号:
提出一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的温度传感器非线性关系拟合模型,并根据温度传感器的输入
输出特性给出两种方案对参考端温度进行补偿. 建立了LS-SVM回归模型,利用LS-SVM超强的学习能力对温度与电势
间的非线性关系进行精确拟合. 两种方案均可对参考端温度进行有效补偿,其中方案2 可根据参考端温度、传感器实测
电势对实际温度直接拟合,简化了补偿过程,提高了识别精度. 实验表明,LS-SVM回归法及文中所提出的补偿方案能很
好地逼近实际温度,提高测量精度.
中图分类号:
孙林1, 杨世元2. 基于LS-SVM的温度传感器非线性关系拟合及参考端温度补偿[J]. 应用科学学报, 2009, 27(6): 616-622.
SUN Lin1, YANG Shi-yuan2. Fitting of Non-linear Relation of Temperature Sensor and Reference Temperature Compensation Based on LS-SVM[J]. Journal of Applied Sciences, 2009, 27(6): 616-622.