最小二乘支持向量回归与偏最小二乘回归建立烟草总糖NIR预测模型比较

• 作者: 李世勇 王芳 邵学广
• 来源期刊: 烟草科技
• 学科: 工学
• 关键词: 近红外光谱 化学计量学 总糖 最小二乘支持向量回归 烟草
• 年，卷（期）: 2006,（11）
• 所属期刊栏目: 烟草化学
• 页码范围: 45-48
• 页数: 4页
• 分类号: TS411.1
• 字数: 1285字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0861.2006.11.013

摘要

采用最小二乘支持向量回归(LSSVR)法和偏最小二乘回归(PLSR)法及192个烟叶样品的近红外(NIR)光谱与总糖含量的测定数据,分别建立了烟叶总糖含量的NIR预测模型,并利用这两种模型对95个烟叶样品进行了预测.结果表明:LSSVR法模型的预测误差范围为-3.08%～3.71%,预测回收率范围为90.0%～112.2%.LSSVR法模型的预测准确度比PLSR法的高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邵学广	南开大学化学系	50	447	11.0	20.0
2	王芳		3	151	3.0	3.0