基于改进网格搜索法的支持向量机在气体定量分析中的应用

针对气体定量分析中,支持向量机建模的参数难以确定以及现有的方法历时长等问题,提出了一种改进的网格搜索法,用于建立基于红外光谱的CO2气体定量分析模型。通过对汽车尾气中CO2气体的初始数据进行优化,再将优化的核函数代入支持向量机进行浓度的回归分析。对浓度范围在0.025%~20%的20组不同浓度的CO2气体进行定量分析,并与PSO算法作对比。实验表明,采用改进的网格搜索法获得的最佳参数c=0.25,g=2.828 4,PSO获得的最佳参数c=18.302 1,g=0.01,所用时间比PSO算法节省约5倍。预测结果误差在5%以内,符合国家对尾气排放的相关标准。