PLS-SVR在三组分混合气体定量分析中的应用

"基于PLS-SVR的三组分混合气体定量分析，通过AOTF-NIR光谱仪收集甲烷、乙烷和丙烷的近红外光谱数据，使用偏最小二乘法(PLS)进行特征提取，并结合支持向量回归机(SVR)建立定量分析模型，以提高多组分气体分析的准确性。" 本文主要探讨了如何利用先进的光学技术和机器学习算法提升多组分混合气体的定量分析精度。在三组分混合气体（甲烷、乙烷和丙烷）的分析中，研究人员采用了AOTF-NIR光谱仪，这是一种结合了声光可调滤波器(AOTF)和近红外探测器的技术，具有高分辨率、高稳定性和快速扫描等优势，广泛应用于多种领域，但针对气体的测量尚未商业化。 为了对这些混合气体进行精确分析，研究者首先利用偏最小二乘法(PLS)处理近红外光谱数据。PLS是一种统计学方法，它能够从高维数据中提取关键信息（即潜在变量），以减少数据的复杂性并揭示变量之间的关系。PLS通过构建线性模型来解释和预测目标变量，特别适用于存在多重共线性的数据集，如光谱数据。 然后，提取出的PLS潜变量被用作支持向量回归机(SVR)的输入。SVR是一种监督学习模型，源于支持向量机(SVM)，主要用于回归分析。它通过构建非线性映射，将数据转换到高维空间，在该空间中找到一个最优超平面，以最小化预测值与实际值之间的差距。SVR对异常值有较好的鲁棒性，且在小样本情况下表现优秀，因此适合处理光谱数据的非线性关系。 实验结果表明，将PLS特征提取与SVR相结合的方法在近红外光谱的定量分析中表现出色，提高了分析的准确性和可靠性。这种方法为混合气体的监测和分析提供了一种新的途径，尤其是在工业过程控制、环境监测和能源领域，对实时、准确的气体成分检测有着重要的实用价值。 总结起来，本研究结合了AOTF-NIR光谱仪的高精度数据采集能力与PLS-SVR的高效数据分析策略，创新性地解决了多组分混合气体的定量分析问题，有望推动气体检测技术的发展和应用。