粒子群算法选择特征波长在紫外光谱检测COD中的研究
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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。
To simplify the detection of chemical oxygen demand in UV-visible spectroscopy and improve the prediction accuracy of the model,a partial least squares method is combined with a particle swarm optimization to optimize the selection of characteristic wavelength of the ultraviolet spectrum.The experimental analysis shows that to select the characteristic wavelength by this method,the partial least-squares regression model is optimal in the sense of mean square error;the average relative error is within 5%;the prediction accuracy is obviously better than that without the particle swarm optimization.
To simplify the detection of chemical oxygen demand in UV-visible spectroscopy and improve the prediction accuracy of the model,a partial least squares method is combined with a particle swarm optimization to optimize the selection of characteristic wavelength of the ultraviolet spectrum.The experimental analysis shows that to select the characteristic wavelength by this method,the partial least-squares regression model is optimal in the sense of mean square error;the average relative error is within 5%;the prediction accuracy is obviously better than that without the particle swarm optimization.
引文
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