基于DFT-SVR的火电厂煤粉光谱定量分析方法

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本文主要探讨了一种基于离散傅立叶变换(Discrete Fourier Transform, DFT)的支持向量机(Support Vector Machine, SVM)光谱定量分析方法,针对火电厂电煤煤粉的近红外光谱特性进行深入研究。研究者首先对煤粉的光谱数据进行了处理,提取了前3个主成分和前6个DFT系数,这些系数有助于减少噪声并突出关键信息。 在数据分析阶段,作者采用主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)来降低数据维度,并通过马氏距离(Mahalanobis distance)和偏最小二乘(Partial Least Squares, PLS)技术进行异常样本剔除,确保模型的准确性。随后,他们构建了多种定量分析模型,包括偏最小二乘回归(PLSR)、栅格支持向量机回归(Grid-SVR)、遗传算法支持向量机回归(GA-SVR)以及粒子群算法支持向量机回归(PSO-SVR),比较了它们的性能。 实验结果显示,PSO-SVR模型表现出最佳性能,当其进化代数设为300,种群规模设为20,模型参数C和c分别取1.5和1.7时,校正集相关系数RC达到0.990,测试集相关系数RP为0.954,定标标准差SEC为0.366,测试标准差SEP为0.128。这表明该方法具有很高的精度和可靠性,已经在近红外在线电煤发热量监测系统中得到了实际应用,并展示了广泛的应用潜力,特别适合于复杂且实时的近红外在线分析系统。 关键词如“近红外”,“支持向量机回归”,“离散傅立叶变换”,“煤发热量”以及“定量分析模型”揭示了本文的核心研究内容。此外,根据中图分类号0657.3,该研究属于物理学类的光谱学与光电子学领域,文献标识码A表示文章质量经过学术审查,文章编号1004-4957(2014)06—0666—06进一步明确了其在《分析测试学报》上的发表位置。这篇研究提供了一种有效的光谱定量分析方法,对于提高能源行业尤其是火电行业的效率和精确度具有重要意义。