[发明专利]基于支持向量机的SF6气体检测定量分析方法在审
| 申请号： | 201811524091.3 | 申请日： | 2018-12-13 |
| 公开（公告）号： | CN109444107A | 公开（公告）日： | 2019-03-08 |
| 发明（设计）人： | 钱国超;彭庆军;王稼轩;陈伟根;万福;马仪;程志万;周仿荣;邹德旭;黄星;洪志湖;刘光祺;颜冰 | 申请（专利权）人： | 云南电网有限责任公司电力科学研究院 |
| 主分类号： | G01N21/65 | 分类号： | G01N21/65 |
| 代理公司： | 北京弘权知识产权代理事务所(普通合伙) 11363 | 代理人： | 逯长明;许伟群 |
| 地址： | 650217 云南省昆*** | 国省代码： | 云南;53 |
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| 摘要： | 本申请提供了一种基于支持向量机的SF6气体检测定量分析方法，所述方法包括：选择拉曼气体检测的图谱谱峰、检测压强、检测温度和激光强度为输入变量，选择的SF6气体浓度为输出量，采集N组输入变量所对应的历史运行数据和其所对应的SF6气体浓度测试数据作为训练样本；选择一个非线性变换φ(·)将n维输入、一维输出样本向量从原空间映射到高维特征空间，并在该高维特征空间构造最优线性回归函数f(x)＝ωφ(x)+b，ω为权值向量：b为偏差，x为输入变量；预测SF6气体检测定量分析结果。本申请提供的基于支持向量机的SF6气体检测定量分析方法，考虑压强等外界干扰因素影响，提高通过拉曼图谱检测气体浓度的方法的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 检测 支持向量机 定量分析 输入变量 压强 高维特征空间 定量分析结果 历史运行数据 外界干扰因素 线性回归函数 非线性变换 空间映射 浓度测试 气体检测 权值向量 输出样本 图谱检测 训练样本 输出量 谱峰 向量 申请 图谱 激光 采集 预测 | ||
【主权项】：
1.一种基于支持向量机的SF6气体检测定量分析方法，其特征在于，所述方法包括：选择拉曼气体检测的图谱谱峰、检测压强、检测温度和激光强度为输入变量，选择的SF6气体浓度为输出量，采集N组输入变量所对应的历史运行数据和其所对应的SF6气体浓度测试数据作为训练样本；选择一个非线性变换φ(·)将n维输入、一维输出样本向量从原空间映射到高维特征空间，并在该高维特征空间构造最优线性回归函数f(x)＝ωφ(x)+b，其中，ω为权值向量：b为偏差，x为输入变量；根据最优线性回归函数以及图谱谱峰、检测压强、检测温度和激光强度的输入变量，预测SF6气体检测定量分析结果。
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