【摘 要】
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在常用设备的温度控制系统中,温度传感器主要有两类,即数字型和模拟型。模拟型传感器因成本低、体积小而被大规模使用,但是其在使用时需要做数据、算法的处理。本文针对传统
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在常用设备的温度控制系统中,温度传感器主要有两类,即数字型和模拟型。模拟型传感器因成本低、体积小而被大规模使用,但是其在使用时需要做数据、算法的处理。本文针对传统算法中线性回归的理论弊端,提出基于统计科学的控制方法,先对模型的数据分析进行改进并结合控制模型计算出95%的置信区间,然后计算出整个温区的预测区间。与传统的线性回归算法相比,基于统计分析的温度控制系统改进方法得到的温度更加准确,精度更高。
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