双模型结合进一步降低预测均方根误差和均方根相对误差的方法

• 作者: 刘志强 吴雪梅 张天龙 李华
• 来源期刊: 分析化学
• 关键词: 双模型 多元校正 均方根相对误差 均方根误差
• 年，卷（期）: 2015,（5）
• 所属期刊栏目: 研究报告
• 页码范围: 754-758
• 页数: 5页
• 字数: 4586字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11895/j.issn.0253-3820.140915

摘要

前期研究工作提出了以预测均方根相对误差最小为回归目标的方法(Minimization of prediction relative error,MPRE),它能使得预测结果的均方根相对误差更小.偏最小二乘法(Partial least squares,PLS)是以预测均方根误差为回归目标,能使得预测结果的均方根误差更小.基于多模型结合的思想,提出将MPRE与PLS相结合的双模型结合多元校正方法.本方法步骤为:(1)分别采用MPRE与PLS法对校正集建模;(2)计算阈值;(3)分别采用已建立好的MPRE与PLS模型进行预测;(4)将预测结果与阈值进行比较,得到预测结果.通过对酒精的近红外光谱与汽油紫外光谱进行定量分析结果表明,本方法可进一步减小预测均方根误差与相对误差.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李华	西北大学分析科学研究所	120	703	14.0	20.0
2	刘志强		23	97	5.0	9.0
3	吴雪梅	西北大学分析科学研究所	23	52	4.0	6.0
5	张天龙	西北大学分析科学研究所	6	31	2.0	5.0