ABSTRACT Sensors spelar en mycket viktig roll i sakernas Internet. Felkorrigering är av stor betydelse för att uppnå sensorprecision. För närvarande är exakt förutsägelse av framtida dynamiska mätfel ett effektivt sätt att förbättra sensorprecisionen. Syftet är att lösa problemet med låg modellnoggrannhet i traditionell dynamisk mätfelsförutsägelse, använder detta papper stödvektormaskinen (SVM) för att förutsäga det dynamiska mätfelet hos sensorer. SVM:s prestanda är dock beroende av att lämpliga parametrar fastställs. Därför används guckoo-algoritmen (CS) för att optimera nyckelparametrarna för att undvika det lokala minimivärdet som kan uppstå när man använder den traditionella metoden för parameteroptimering. För att validera den prediktiva prestandan hos den föreslagna CS-SVM-modellen tillämpas de dynamiska mätfelsuppgifterna för två sensorer för att fastställa en prediktiv modell. Rotens genomsnittliga kvadratfel och det genomsnittliga absoluta procentfelet används för att utvärdera modellernas prestanda. Dessa resultat jämförs också med de som erhålls från SVM optimeras genom en rutnätssökning och partikel svärm optimeringsmetod. Experimenten visar att SVM-modellen baserad på CS-algoritmen uppnår mer exakta förutsägelser och är effektivare när det gäller att förutsäga dynamiska mätfel för sensorer än de tidigare modellerna. INDEX TERMS Dynamiska mätfel, stöd vektormaskin, göksökalgoritm, sensorer, förutsägelse.
Jiang m.fl. REF anser att stödvektormaskinernas prestanda är beroende av att lämpliga parametrar ställs in.
A Cuckoo Search-Support Vector Machine Model for Predicting Dynamic Measurement Errors of Sensors
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}