支持向量机在混合气体定量分析中的应用

作者：闪霁芳; 刘琨; 江俊峰; 刘铁根; 尹慧

来源：光学学报, 2022, 1-21.

• 掺铥光纤激光器
• 自适应变异粒子群优化算法
• 混合气体
• 支持向量机

针对使用掺铥光纤激光器的气体传感系统进行混合气体测量时，吸收谱线重叠较为严重，存在相互交叉吸收干扰的现象，造成测量误差大，分析精度低的问题，提出了一种基于自适应变异粒子群优化的支持向量机方法，用于建立混合气体浓度定量分析预测模型。对浓度范围为0.5%～2%的氨气（NH3）和2%～5%的二氧化碳（CO2）混合气体的吸收光谱数据进行采集和处理，利用自适应变异粒子群优化算法对支持向量机模型参数进行了寻优，利用获得的最优模型参数构建氨气和二氧化碳气体浓度定量分析模型，并与标准粒子群优化算法和网格搜索法进行对比。实验结果表明，基于自适应粒子群优化算法建立的氨气和二氧化碳气体浓度定量分析模型在较为合适的寻优时间下，可以得到最佳均方误差，效率较高，对测试集中氨气和二氧化碳气体浓度设定值与预测值的均方误差分别为0.000088和0.000170，决定系数R~2均为0.9998，满足混合气体检测要求。

• 单位
  电子工程学院; 天津大学