基于遗传算法和偏最小二乘法的土壤激光诱导击穿光谱定量分析研究

• 作者: 易荣兴 曾晓雁 李祥友 沈萌 王泽敏 邹孝恒 郝中骐 郭连波 陆永枫
• 来源期刊: 分析化学
• 关键词: 激光诱导击穿光谱 遗传算法 偏最小二乘法 土壤
• 年，卷（期）: 2015,（2）
• 所属期刊栏目: 研 究 报 告
• 页码范围: 181-186
• 页数: 6页
• 字数: 3751字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11895/j.issn.0253-3820.140668

摘要

在空气环境下,采用激光诱导击穿光谱( LIBS)技术对土壤成分进行检测,建立了基于遗传算法(GA)和偏最小二乘法(PLS)的定量分析模型。将配制的58个土壤样品分为定标集、监控集和预测集,对11种组分Mn, Cr, Cu, Pb, Ba, Al2 O3, CaO, Fe2 O3, MgO, Na2 O和K2 O的含量分别进行预测。结果表明, GA作为一种谱线选择的预处理方法,可以有效减少用于PLS建模的光谱谱线的数目,从而简化模型。对于土壤中的大部分组成成分,GA-PLS模型能够显著改善传统PLS模型的预测能力。以Mn元素为例,浓度预测均方根误差(RMSEP)从0.0215%降低至0.0167%,平均百分比误差(MPE)从8.10%降低至5.20%。本研究为进一步提高土壤的LIBS定量分析准确度提供了方法参考。