区间极限学习机在FTIR光谱气体浓度反演中的高效应用

"区间极限学习机在气体FTIR光谱浓度反演中的应用研究" 本文主要探讨了如何利用区间极限学习机(ELM)来改进傅里叶变换红外(FTIR)光谱分析技术，以更准确且高效地反演气体浓度。区间极限学习机是一种机器学习算法，它在处理复杂非线性问题时具有快速建模和优良泛化性能的特点。在气体浓度反演领域，这种特性尤其重要，因为气体浓度的精确测定往往涉及到多个变量的非线性关系。 FTIR光谱分析技术是通过测量气体对不同波长的红外光的吸收情况来推断气体浓度的。然而，光谱数据通常包含大量信息，这可能导致模型构建过程耗时且复杂。为了解决这个问题，研究者们提出了基于区间划分的思想，将光谱范围分割成多个子区间，并对每个子区间独立建立ELM模型。这种方法允许他们评估每个子区间模型的泛化能力，通过比较决定系数(R2)来选择最优的子区间组合，以构建最能代表气体浓度变化的模型。 实验中，研究者针对NO和NO2两种气体的FTIR光谱进行了波长筛选，选取特征波长点来建立定量分析模型。实验结果显示，使用区间ELM方法建立的模型在测试集上的决定系数R2分别为0.9999（对于NO）和0.9997（对于NO2），这表明模型的预测精度非常高。与传统的区间偏最小二乘法(Interval Partial Least Squares, IPLS)相比，区间ELM不仅建模速度快，而且模型的泛化性能更佳。 这个研究为FTIR光谱分析提供了一种新的、高效的方法，有助于在环境监测、工业生产等领域实现快速、准确的气体浓度检测。区间ELM的应用有望减少计算时间和提高数据分析的准确性，为后续的气体浓度反演研究提供了有力的工具。