基于LightGBM-Stacking模型融合的多传感器甲烷检测系统
利用多传感器检测技术结合集成学习方法,设计了一种基于LightGBM-Stacking模型融合的多传感器甲烷检测系统,其中分别使用恒压供电式催化燃烧型传感器、两路脉冲供电式催化燃烧型传感器和热传导型传感器相结合的方式达到全范围检测的目的.实验结果表明,相比使用单一算法模型,本文所提出的LightGBM-Stacking集成模型在甲烷预测的准确率、均方根误差及决定系数等指标上均有更好的表现.
STM32F103R8T6、Stacking集成学习、机器学习、甲烷预测
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TP181;TP212.9(自动化基础理论)
国家自然科学基金;中央高校基本科研费资助项目
2023-06-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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