用户名: 密码: 验证码:
最小二乘支持向量机的浓度读数模型及实现
详细信息    查看全文 | 推荐本文 |
  • 英文篇名:Concentration Reading Model and Its Implementation Based on Least Squares Support Vector Machine
  • 作者:范昌胜 ; 刘泽照 ; 郭强 ; 陈新庄
  • 英文作者:FAN Chang-sheng;LIU Ze-zhao;GUO Qiang;CHEN Xin-zhuang;School of Engineering and Architecture, Shaanxi Vocational and Technical College;Department of Applied Mathematics, School of Science, Northwestern Polytechnical University;
  • 关键词:水污染 ; 最小二乘支持向量机(LSSVM) ; 预测 ; 数据拟合 ; 误差分析
  • 英文关键词:water pollution;;least squares support vector machine(LSSVM);;prediction;;data fitting;;error analysis
  • 中文刊名:TYZX
  • 英文刊名:Journal of Taiyuan University of Science and Technology
  • 机构:陕西工商职业学院工程与建筑学院;西北工业大学理学院应用数学系;
  • 出版日期:2019-04-11
  • 出版单位:太原科技大学学报
  • 年:2019
  • 期:v.40;No.172
  • 基金:陕西省教育厅2017年专项科学研究计划(17JK0059);; 陕西省重大理论与现实问题研究项目(2017Z092)
  • 语种:中文;
  • 页:TYZX201902015
  • 页数:6
  • CN:02
  • ISSN:14-1330/N
  • 分类号:82-87
摘要
针对比色法测试二氧化硫浓度的问题,研究和建立颜色读数和物质浓度的数学模型测量算法,以及其实现问题。根据已有的颜色和浓度关系,对比色法测浓度问题建立对应的LSSVM算法。本文给出了用网格法寻找最优参数的方法,同时对预测结果引入三种误差评价指标,并对给定的数据进行了实际验证,计算结果显示,LSSVM拟合结果与真实值比较吻合。因此,本算法可以作为比色法测试颜色读数和物质浓度问题的有效、可靠算法。
        A mathematic model measurement algorithm for color recognition and material concentration is given, and its implementation problem is studied. According to the existing color and concentration relationship, the colorimetric method is used to establish the corresponding LSSVM algorithm. This paper presents a method to find the optimal parameters by grid method. Three kinds of error evaluation indexes are introduced to the prediction results, and the given data are verified. The results show that the LSSVM fitting result agrees with the real value. Therefore, this algorithm can be used for color reading and matter concentration as an effective and reliable algorithm.
引文
[1] 沈继忱, 王雪晴, 刘邦利,等. 基于图像比色法的有色溶液浓度检测方法的研究[J]. 光学仪器, 2008, 30(2):9-12.
    [2] 刘锐, 杨瑞琴, 常冠群,等. 图像比色法测定有色溶液[J]. 理化检验-化学分册, 2014, 50(11):1348-1350.
    [3] 栾连军, 陈娜, 刘雪松,等. 葡萄籽多酚大孔树脂纯化过程的近红外光谱快速检测[J]. 分析化学, 2012, 40(4):626-629.
    [4] 许春雪, 张宗恩, 王亚平,等. 对氨基二甲基苯胺比色法测定的地下水中硫化物不确定度的评定[J]. 地质通报, 2012, 31(4):631-636.
    [5] 何明霞, 张素娟, 李进才,等. RGB叶绿素仪测量数据回归方法[J]. 天津大学学报:自然科学与工程技术版, 2010, 43(5):464-468.
    [6] VAPNIK V N. An overview of statistical learning theory[J]. IEEE Transactions on Neural Networks, 1999, 10(5):988-999.
    [7] SUYKENS J A K,GESTEL T V,BRABANTER J D,et a1.Least squares suppofl vector machines[M].Singapore:World Scientific,2002.
    [8] 徐洪波, 程辉, 柳健,等. 基于支持向量机的散乱数据拟合[J]. 计算机工程与应用, 2005, 41(28):84-87.
    [9] 李龙, 马磊, 贺建峰,等. 基于特征向量的最小二乘支持向量机PM2.5浓度预测模型[J]. 计算机应用, 2014, 34(8):2212-2216.
    [10] 吴炜洪, 许巧玲, 严哲钦,等. GM-LSSVM模型在建筑能耗预测中的应用[J]. 福州大学学报, 2017, 45(2):238-245.
    [11] 杜贤利. 基于最小二乘小波支持向量机的股票期货市场价格预测[D]. 江苏镇江:江苏大学, 2008.
    [12] 靳文博, 敬加强, 田震,等. 基于最小二乘支持向量机的蜡沉积速率预测[J]. 化工进展, 2014, 33(10): 2526-2569
    [13] 李方方. 基于特征向量的最小二乘支持向量机PM2.5浓度预测模型[J]. 计算机应用, 2014, 34(8): 2212-2216
    [14] 陈磊, 张土乔. 基于贝叶斯最小二乘支持向量机的时用水量预测模型 [J].天津大学学报, 2006, 39(6): 1037-1042.

© 2004-2018 中国地质图书馆版权所有 京ICP备05064691号 京公网安备11010802017129号

地址:北京市海淀区学院路29号 邮编:100083

电话:办公室:(+86 10)66554848;文献借阅、咨询服务、科技查新:66554700