基于DFT-SVR的火电厂煤粉光谱定量分析方法

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。