红外气体传感器温度补偿：ALIPSO-LSSVM算法的性能优化与应用

本文主要探讨了"改进的粒子群算法在传感器温度补偿中的应用"这一研究主题。针对红外气体传感器测量精度受到环境温度显著影响的问题，研究者提出了一个创新性的解决方案——基于嵌入自适应Levy变异免疫粒子群-最小二乘支持向量机（ALIPSO-LSSVM）的温度补偿算法。ALIPSO算法的关键在于融合了Levy飞行随机性，这种随机搜索策略能够增强粒子的多样性，避免陷入局部最优，从而提高算法的整体搜索效率。 ALIPSO算法的独特之处在于，它在每次迭代前采用了相对基学习方法来初始化粒子群，这种方法有助于加速算法的收敛速度，使得算法在优化过程中更加稳健。通过对比实验，ALIPSO算法在五个基准测试函数上的表现显示出快速的收敛速度、较高的精度以及良好的全局搜索能力。 具体应用到红外气体传感器的温度补偿上，ALIPSO算法被用来优化LS-SVM（最小二乘支持向量机）的参数，以优化模型的预测性能。实验结果显示，通过该混合算法，能够在实际应用中有效地降低温度变化对传感器测量结果的影响，将补偿后的相对误差控制在6%以内，显著提高了红外气体传感器的稳定性和准确性。 这项研究不仅解决了红外气体传感器温度敏感性带来的问题，而且展示了改进的粒子群算法在优化复杂系统参数、如传感器补偿中的实用性。它为提高环境感知设备的性能，特别是在极端温度条件下，提供了新的算法支持，对于气体传感器技术的发展具有重要意义。