红外光谱气体浓度反演：区间极限学习机与遗传算法结合的新方法

"本文提出了一种基于区间划分和遗传算法优化的极限学习机(IGELM)用于FTIR光谱气体浓度反演的新方法。该方法通过将整个光谱范围分成多个子区间，并在每个子区间内利用遗传算法优化极端学习机(ELM)，构建浓度预测模型。通过对各个子区间的测试集RMSE和R²进行评估，选择最优子区间组合以建立高精度的预测模型。实验结果表明，该方法在存在干扰组分（如CO2, N2O）的CO气体浓度反演中表现出高准确性、模型稳定性和预测精度，且建模时间显著缩短。" 这篇研究主要涉及以下几个知识点： 1. **红外光谱(FTIR)**：傅里叶变换红外光谱是一种广泛用于化学分析的技术，它可以提供物质分子振动的信息，用于识别和定量分析各种化学成分。 2. **气体浓度反演**：在环境监测和大气科学研究中，通过测量光谱数据来反演或估算气体的浓度，是理解和控制空气污染的关键步骤。 3. **区间划分**：这是一种预处理策略，将光谱数据的全波段划分为多个子区间，目的是减少不相关或噪声数据的影响，提高模型的预测性能。 4. **极限学习机(ELM)**：这是一种快速、高效的单隐藏层前馈神经网络训练算法，其随机初始化隐层节点权重和偏置，然后通过最小化输出误差来唯一确定输出层权重。 5. **遗传算法(GA)**：遗传算法是一种模拟自然选择和遗传过程的优化方法，具有全局搜索能力，适用于复杂问题的参数优化，如神经网络的连接权重和阈值。 6. **模型性能评价指标**：在这项研究中，使用了均方根误差(RMSE)和决定系数(R²)来评估模型的预测性能。RMSE越小，表示预测误差越小；R²越接近1，表示模型拟合度越高。 7. **干扰组分处理**：在实际环境中，气体混合物中可能存在多种组分，这些干扰组分可能会影响目标气体的浓度测量。本文方法展示了在存在干扰组分的情况下仍能有效地进行浓度反演。 8. **建模效率**：IGELM方法的一个关键优点是建模时间的显著缩短，这对于实时监测和快速响应环境变化至关重要。 这项研究通过集成区间划分和遗传算法优化的极限学习机，为复杂环境下的气体浓度反演提供了一个高效且精确的工具，对于环境科学和大气监测领域有重要应用价值。