论文研究 LSSVM和SPA结合用于近红外定量测定燃料汽油样品中的辛烷值

最小二乘支持向量机（LSSVM）结合连续投影算法（SPA）方法用于近红外（NIR）定量测定汽油中的辛烷值。扫描了87个燃油样品的NIR光谱，以建立模型和优化模型。一阶导数Savitzky-Golay平滑器（1st-d'SG）用于提高NIR预测能力。将其预处理效果与原始数据进行了比较。SPA用于提取信息波长。考虑线性和非线性训练机制，采用LSSVM回归建立校正模型。相关系数（R）和均方根误差（RMSE）作为模型评价指标；因此，用前瞻性预测指标定量确定了汽油中的辛烷值。结果表明，经过1st-d'SG预处理后，生成了8个SPA选择的波长作为LSSVM的输入，因此通过将SPA-LSSV