粒子群算法选择特征波长在紫外光谱检测COD中的研究

论文摘要

为简化紫外光谱测化学需氧量检测模型,提高模型的预测精度,将偏最小二乘算法与粒子群算法相结合,优化了对紫外光谱特征波长的选择。通过建模和实验分析表明:使用该方法对特征波长进行选取,偏最小二乘回归模型在均方误差意义下达到最优,平均相对误差在5%以内,而且预测精度明显优于未经粒子群算法选取波长的偏最小二乘回归模型。

论文目录

• 0 引 言
• 1 原理与方法介绍
•   1.1 偏最小二乘
•   1.2 粒子群算法基本原理
• 2 粒子群算法与偏最小二乘法结合选波长
•   2.1 实验材料COD标准溶液的配制
•   2.2 粒子群算法与偏最小二乘法结合在波长选择中的应用
•   2.3 紫外光谱数据采集
•   2.4 特征波长选择
• 3 试验结果与分析
• 4 结 论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 花晨芝,赵凌,宋建军,袁丽娟

关键词: 粒子群算法,偏最小二乘,化学需氧量,特征波长,紫外吸收法

来源: 西华师范大学学报(自然科学版) 2019年01期

年度: 2019

分类: 基础科学,工程科技Ⅰ辑

专业: 化学,环境科学与资源利用

单位: 四川师范大学数学与软件科学学院,成都文理学院数学与统计学院

基金: 四川省教育厅科研项目重点项目(13sa0137)

分类号: O657.3;X832

DOI: 10.16246/j.issn.1673-5072.2019.01.015

页码: 81-85

总页数: 5

文件大小: 400K

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