[1]花晨芝,赵 凌*,宋建军.遗传算法选择特征波长在紫外光谱检测COD中的研究[J].四川师范大学学报(自然科学版),2019,(06):825-829.[doi:10.3969/j.issn.1001-8395.2019.06.019]
 SHUA Chenzhi,ZHAO Ling,SONG Jianjun.Selection of Wavelength for UV-visible Spectroscopy Based on BLS Combined with GA[J].Journal of SichuanNormal University,2019,(06):825-829.[doi:10.3969/j.issn.1001-8395.2019.06.019]
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遗传算法选择特征波长在紫外光谱检测COD中的研究()
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《四川师范大学学报(自然科学版)》[ISSN:1001-8395/CN:51-1295/N]

卷:
期数:
2019年06期
页码:
825-829
栏目:
基础理论
出版日期:
2019-11-04

文章信息/Info

Title:
Selection of Wavelength for UV-visible Spectroscopy Based on BLS Combined with GA
文章编号:
1001-8395(2019)06-0825-05
作者:
花晨芝1 赵 凌1* 宋建军2
1.四川师范大学 数学科学学院, 四川 成都 610066; 2.成都文理学院 数学与统计学院, 四川 成都 610401
Author(s):
SHUA Chenzhi1 ZHAO Ling1 SONG Jianjun2
1.College of Mathematics Science, Sichuan Normal University, Chengdu 610066, Sichuan; 2.College of Machematic and Statistics, Chengdu College of Arts and Sciences, Chengdu 610401, Sichuan
关键词:
遗传算法 偏最小二乘 化学需氧量 特征波长 紫外吸收法
Keywords:
genetic algorithm partial least-square regression chemical oxygen demand characteristic wavelength UV-visible spectroscopy
分类号:
TP212; X832
DOI:
10.3969/j.issn.1001-8395.2019.06.019
文献标志码:
A
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遗传算法相结合,优化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遗传算法选取波长的偏最小二乘回归模型.
Abstract:
In order to simplify the detection of chemical oxygen demands in UV-visible spectroscopy and improve the prediction accuracy of the model, a partial least squares method was combined with a genetic algorithm to optimize the selection of the characteristic wavelength of the ultraviolet spectrum.The experimental analysis shows that selecting 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%, and the prediction accuracy is obviously better than the partial least-squares regression model without the genetic algorithm.

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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期:2018-05-22 接受日期:2018-07-09 基金项目:四川省教育厅重点项目(13sa0137) *通信作者简介:赵 凌(1964-),女,教授,主要从事应用统计方面的研究,E-mail:514460911@qq.com
更新日期/Last Update: 2019-11-04