iPLS结合BP-ANN的喷气燃料初馏点近红外分析模型研究
Journal of Sichuan Ordnance(2020)
Abstract
针对喷气燃料初馏点性质测试的近红外光谱干扰多、信息提取困难,定量分析模型预测准确度较低的问题,在1100~2500nm的长波近红外光谱范围内采用间隔偏最小二乘法对建模区间进行优选,通过误差反向传播神经网络(BP-ANN)算法取代偏最小二乘法建立定量分析模型.结果 表明:在区间1650~1705nm建立初馏点的BP-ANN定量分析模型并预测验证集样本初馏点,预测决定系数(R2)为0.9361,验证标准偏差(SEV)为1.0726℃,预测准确度均优于全谱区及iPLS方法选择区间建立的PLS模型.
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