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基于SVM算法的多环芳烃SERS光谱定量分析

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摘要

摘要 为实现多环芳烃(PAHs)的表面增强拉曼散射光谱(SERS)定量分析,首先以硫氰化钾(KSCN)作为两种常见PAHs(芘、菲)的内标物,其次利用主成分分析(PCA)对输入数据进行降维,再次以支持向量机(SVM)算法作为定量分析模型(SVR),同时采用网格搜索(GS)、遗传算法(GA)和粒子群优化算法(PSO)三种参数优化方法,优化SVR参数,最后实现对芘、菲单一溶液和混合溶液的定量分析。结果表明:以KSCN为内标物,优化模型输入的特征参量,有效降低了由实验条件和基体效应引起的扰动,提高了定量分析结果的准确性和稳定性。利用85%的PCA降维,保留光谱数据的主要信息并消除噪声,提高建模速度。三种参数优化方法优化后的模型,对芘溶液预测的均方根误差(RMSE)均在0.2×10-9 mol/L以内,平均相对误差(ARE)均在7.6%以内;对菲溶液预测的RMSE均在0.4×10-9 mol/L以内,ARE均在11.3%以内。三种参数优化方法对同一物质的预测结果相近,但GS运算速度最快。综合考虑误差和分析速度等因素,本文采用GS-SVR模型获得了菲、芘混合溶液的最佳定量分析结果(芘RMSE=1.023×10-9 mol/L,ARE=14.49%;菲RMSE=1.0984×10-9 mol/L,ARE=16.69%)。研究表明,SERS技术结合SVM算法有望实现PAHs的SERS光谱定量分析。

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补充资料

DOI:10.3788/cjl201946.0311005

作者单位:

    中国海洋大学
    中国海洋大学
    中国海洋大学光学光电子实验室
    中国海洋大学信息科学与工程学院
    中国海洋大学光学光电子实验室

引用该论文

陈阳,严霞,张旭,史晓凤,马. 基于SVM算法的多环芳烃SERS光谱定量分析[J].中国激光,2019,46(03):0311005.