最小二乘支持向量回归与偏最小二乘回归建立烟草总糖NIR预测模型比较

被引：11

作者：

李世勇 ^{[1
]}

王芳 ^{[2
]}

邵学广 ^{[3
]}

机构：

[1] 河南新郑烟草(集团)公司

[2] 郑州烟草研究院

[3] 南开大学化学系

来源：

烟草科技 | 2006年 / 11期

关键词：

近红外光谱; 化学计量学; 总糖; 最小二乘支持向量回归; 烟草;

D O I：

暂无

中图分类号：

TS411 [];

学科分类号：

摘要：

采用最小二乘支持向量回归（LSSVR）法和偏最小二乘回归（PLSR）法及192个烟叶样品的近红外（NIR）光谱与总糖含量的测定数据,分别建立了烟叶总糖含量的NIR预测模型,并利用这两种模型对95个烟叶样品进行了预测。结果表明:LSSVR法模型的预测误差范围为-3.08%3.71%,预测回收率范围为90.0%112.2%。LSSVR法模型的预测准确度比PLSR法的高。

引用

页码：45 / 48

页数：4

共 14 条

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