华侨大学机电及自动化学院,福建 厦门 361021
为了提高可见-近红外(Vis-NIR)光谱法检测水质pH值的精度和稳定性,基于连续投影算法(SPA)和粒子群优化-最小二乘支持向量机(PSO-LSSVM)建立了多元校正模型。采集60个不同pH值水溶液样品的Vis-NIR光谱数据,运用Savitzky-Golay卷积平滑和标准正态变量变换对原始光谱数据进行预处理。基于SPA筛选的特征波长和PSO算法自动优化LSSVM的建模参数,建立多元非线性校正模型。结果表明,相比于其他对比模型,SPA-PSO-LSSVM模型具有更高的精度与更优的稳定性,验证集的均误差方根为0.67、决定系数为0.91,剩余预测偏差为3.10。
光谱学 可见-近红外光谱 连续投影算法 粒子群优化 最小二乘支持向量机 激光与光电子学进展
2023, 60(1): 0130002