基于紫外吸收光谱的水质硝酸盐含量LLE-SVR建模

• 作者: 潘国锋
• 来源期刊: 仪器仪表学报
• 学科: 化学
• 关键词: 硝酸盐 支持向量回归机 紫外吸收光谱 局部线性嵌入 模型精度
• 年，卷（期）: 2011,（12）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 2869-2873
• 分类号: TP274|O657.32
• 字数: 3312字
• 语种: 中文

摘要

基于紫外吸收光谱的总氮测定方法在分析精度上严重依赖于所建数学模型的预测精度.针对紫外光谱数据波段多,容易引入未知物质干扰光谱信息的问题,提出了局部线性嵌入( local linear embedded,LLE)和偏最小二乘支持向量回归机(least square support vector regression machine,LS-SVR)相结合的紫外吸收光谱数据建模方法.首先利用LLE算法将高维的紫外吸收光谱映射到低维的流形空间,实现高维非线性光谱数据结构的特征提取,并利用LS-SVR建立硝酸盐含量的非线性回归模型.仿真结果表明:利用LLE-SVR方法获得的硝酸盐含量预测模型,其训练样本的相对误差为0.001 9,测试样本相对误差为0.035 8,小于单纯的LS-SVR模型的0.023 3和0.0602.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	潘国锋	江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室	4	13	2.0	3.0