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基于GA-LSSVR的烟草尼古丁含量的近红外光谱分析

郭志明  赵春江  陈立平  黄文倩  
【摘要】:为了提高近红外光谱快速检测烟草尼古丁含量的精度和稳定性,利用遗传算法结合最小二乘支持向量回归建立了回归预测模型。最小二乘支持向量回归(least squares support vector regression,LSSVR)模型建立过程中,采用遗传算法对LSSVR参数进行自动优化。相比于常规最小二乘支持向量机、神经网络和遗传偏最小二乘法等建立的回归预测模型,遗传算法结合最小二乘支持向量回归法建立的回归预测模型的相关系数(R~2)、交互验证均方根误差(RMSE)和预测均方根误差(RMSEP)3个指标值显示其模型泛化能力最强,预测效果最好。研究结果表明,应用遗传算法结合最小二乘支持向量回归是一种快速准确的建模方法,为烟草尼古丁含量的近红外测定和近红外光谱数据的处理提供了新的方法与途径。

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