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基于支持向量机的传感器非线性校正及应用的中期报告.docx

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基于支持向量机的传感器非线性校正及应用的中期报告.docx

上传人:niuwk 2024/4/13 文件大小:10 KB

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文档介绍

文档介绍:该【基于支持向量机的传感器非线性校正及应用的中期报告 】是由【niuwk】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【基于支持向量机的传感器非线性校正及应用的中期报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。基于支持向量机的传感器非线性校正及应用的中期报告一、项目概述该项目旨在研究基于支持向量机(SVM)的传感器非线性校正及应用方法,并将其应用于智能家居系统的温度传感器校正中。项目包括三个阶段:数据收集与预处理、SVM建模与非线性校正以及校正效果评估。二、数据收集与预处理我们使用Arduino开发板连接热敏电阻器构建了一个温度传感器实验平台,将实验平台放置在室内,并在一周内每隔15分钟记录一次温度值,最终得到了约1,000组数据。在数据预处理中,我们首先对数据进行了清洗和去重,然后进行了离散化处理,将温度分为不同的区间,方便后续的SVM建模。三、SVM建模与非线性校正在SVM建模中,我们采用了常用的软间隔支持向量机,并使用MATLAB实现。我们首先将数据集分为训练集和测试集,然后采用10折交叉验证的方法选择了合适的核函数和参数。在非线性校正中,我们采用了一种基于SVM的多项式插值方法,该方法可以通过SVM得到每个温度区间的回归函数,然后利用插值法对任意温度进行校正。我们使用MATLAB实现了该方法,并在测试集上进行了校正效果的评估。四、校正效果评估我们使用均方误差(MSE)和决定系数(R^2)来评估校正效果。在测试集上,我们比较了校正前后的MSE和R^2,并发现采用基于SVM的非线性校正方法能够显著改善温度传感器的准确性。五、结论与展望该项目研究了基于支持向量机的传感器非线性校正及应用方法,并成功应用于智能家居系统的温度传感器校正中。未来,我们将进一步研究基于SVM的非线性校正方法在其他类型的传感器中的适用性,并探索更加准确和高效的校正方法。