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焦炉煤气多组分拉曼光谱的SPA-SVM定量分析方法
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作者 谭雨翔 徐玮辰 +11 位作者 李俊楷 郭松杰 徐向君 宫廷 郭古青 孙小聪 王鑫浩 王泽育 胡建勇 张其生 邱选兵 李传亮 《光电工程》 北大核心 2025年第9期107-119,共13页
焦炉煤气多组分浓度测量对优化炼焦工艺,提升能源利用率,减少污染物排放,以及保障安全生产具有重要意义。为提高拉曼光谱对焦炉煤气多组分测量的准确度,基于特征提取和小样本建模的思想,提出一种连续投影与支持向量机算法(SPA-SVM)联用... 焦炉煤气多组分浓度测量对优化炼焦工艺,提升能源利用率,减少污染物排放,以及保障安全生产具有重要意义。为提高拉曼光谱对焦炉煤气多组分测量的准确度,基于特征提取和小样本建模的思想,提出一种连续投影与支持向量机算法(SPA-SVM)联用模型。首先,对比不同机器学习全光谱建模的预测精度,通过留一交叉验证法(LOOCV)确定SVM算法偏差(最小)。为进一步提高模型运行速度和精度,采用SPA算法筛选焦炉煤气的光谱数据特征点,利用特征数据建模并反演多组分浓度。结果表明,H_(2)、CO_(2)、CO、N_(2)和CH_(4)浓度预测值的决定系数R^(2)分别达到0.9918、0.9975、0.9985、0.9872和0.9958,5种组分的平均绝对百分比误差(MAPE)分别为1.2%、0.5%、0.6%、2.6%、0.8%,准确度优于全光谱建模。该研究对焦炉煤气多组分精准测量提供了方法参考。 展开更多
关键词 拉曼光谱 焦炉煤气 机器学习 连续投影与支持向量机计算法
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