基于支持向量机的天然气组成多维光谱定量分析方法

【摘要】：针对天然气中甲烷、乙烷、丙烷、正丁烷、异丁烷等气体的特征吸收谱线严重重叠的问题,将支持向量机(SVM)用于天然气组成多维光谱分析中,提出了一种新的基于多维光谱的天然气组成定量分析方法。利用SVM核函数变换,将天然气的多维光谱数据进行高维空间变换后求得SVM回归函数,得出天然气组成。实验结果表明,该方法的检验组成最大偏差为2.28%,与传统的方法相比,具有分析速度快、可实时在线分析、不限制光谱数据维数等优点,具有重要的理论和应用价值。 【作者单位】： 西安交通大学电气工程学院 西安交通大学电气工程学院 西安交通大学电气工程学院
【关键词】： 支持向量机 多维光谱 天然气 定量分析
【基金】：国家自然科学基金资助项目(60276037)
【分类号】：TE642
【正文快照】： 天然气是甲烷、乙烷、丙烷、正丁烷、异丁烷等的混合气体,是目前有发展前途的能源之一。衡量天然气性能的主要指标之一是甲烷、乙烷、丙烷、正丁烷、异丁烷等气体的组成,传统的分析方法为色谱法[1],所使用的实验设备价格昂贵,分析方法烦琐耗时,无法进行实时在线分析。红外光

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