燃煤工业指标的在线精确分析对于指导燃煤工业优化生产、 降低燃煤煤耗至关重要。 利用激光诱导击穿光谱(LIBS)分析燃煤煤质时, 因受我国复杂多样煤种所导致的“基体效应”, 测量精度有待提高。 实验中对激光诱导燃煤等离子体光谱至燃煤工业分析指标转化过程中的光谱预处理和定标建模方法进行了优化选择。 实验结果表明, 利用单/多峰Lorentzian光谱拟合计算谱线强度相比于传统计算方法, 谱线强度RSD均值可由12.1%降至9.7%; 对于核函数参数寻优, 相比于网格参数(Grid)和遗传算法(GA), 粒子群算法(PSO)的平均绝对误差(MAE)最小; 采用PSO参数寻优式支持向量机(SVM)回归建模的预测均方根误差(RMSEP)小于偏最小二乘回归分析法(PLS); 采用单/多峰Lorentzian光谱拟合方法和PSO参数寻优式SVM回归建模, 对燃煤工业分析指标预测的平均绝对误差(AAE)为: 灰分为16%～30%时AAE为1.37%, 灰分大于30%时AAE为1.77%, 发热量为9～24 MJ·kg-1时AAE为0.65 MJ·kg-1, 挥发分低于20%时AAE为1.09%, 挥发分大于20%时AAE为1.02%。