遗传算法在DDGS蛋白含量预测中的应用
【摘要】：DDGS是一种优质蛋白质饲料原料,受加工工艺、原料配比等影响,DDGS蛋白含量具有一定的变异性,这对于其市场定价与日常日粮配制十分不利,有必要研究建立其蛋白含量快速测定方法。本试验从全国收集了212个DDGS代表性样品,应用遗传算法(GA)结合偏最小二乘(PLS)算法(GA-PLS)建立了基于不同预处理的近红外反射光谱的DDGS蛋白含量预测模型。经多元散射校正(MSC)预处理后的GA-PLS模型预测精度最高,其定标相关系数(Rc)为0.93,定标相对标准差(SEC)为0.95,全交互验证相关系数为0.92,全交互验证相对标准差(SECV)为1.05,预测相关系数为(Rv)为0.95,预测相对标准差(SEP)为0.83,相对分析误差(RPD)为3.3。结果表明,运用GA-PLS算法建立DDGS蛋白含量预测模型是可行的,通过此算法选择近红外光谱特征波长,既可以简化DDGS蛋白预测模型,同时能够提高模型预测精度。
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