挥发性有机化合物红外光谱的特征波长选择方法：改进的区间偏最小二乘法

"基于改进区间偏最小二乘法的挥发性有机化合物红外光谱特征波长选择" 在挥发性有机化合物（VOCs）的实时环境监测系统中，VOCs的浓度变化是至关重要的环境指标，因为它们是空气污染物的重要组成部分，对环境和人体健康具有极大的危害。传统的全谱偏最小二乘法（PLS）建模在分析VOCs浓度时常常面临波长冗余的问题，这可能导致模型复杂度增加，解析效率降低。为了克服这一问题，研究者提出了一种结合改进的区间偏最小二乘法（iPLS）与蒙特卡洛采样的新方法——iPLS-MC方法，用于选择VOCs光谱的最佳特征波长。 iPLS-MC方法首先利用改进的iPLS模型进行预筛选，以识别出对VOCs浓度变化贡献较大的波长段。iPLS通过创建区间变量来减少光谱数据中的噪声，并提高模型的解释能力。接着，通过蒙特卡洛采样策略，该方法能够模拟不同条件下的波长子集，对每个子集进行多次计算，以评估其在VOCs浓度预测中的性能。这样可以确保所选波长不仅具有高相关性，而且能提供模型稳定性。 在VOCs红外光谱分析中，特征波长的选择至关重要，因为它直接影响到模型的预测精度和计算速度。传统的单一波长选择方法可能会忽略掉一些重要的信息，而iPLS-MC方法则通过综合考虑多个波长，有效地平衡了模型的复杂性和准确性。此外，引入的蒙特卡洛采样技术增强了方法的鲁棒性，使得即使在数据噪声较大或样本量有限的情况下，也能获得可靠的特征波长选择结果。 通过应用iPLS-MC方法，可以构建更高效、更准确的VOCs浓度预测模型，这对于环境监测系统来说具有重要意义。这不仅可以提高对VOCs污染的快速响应能力，还有助于环境管理者制定更精准的污染控制策略，从而减轻VOCs对环境和人体健康的潜在威胁。 总结来说，"基于改进区间偏最小二乘法的挥发性有机化合物红外光谱特征波长选择"是一项旨在优化VOCs浓度分析模型的技术，通过改进的iPLS和蒙特卡洛采样，有效解决了传统方法中波长冗余的问题，提高了模型的预测性能和实用性。这种方法的实施对于提升环境监测系统的实时监控能力，以及对VOCs污染的预防和控制具有显著的科学价值和技术优势。