PLSR和PCR在精煤发热量检测中的研究-论文

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文件名称：PLSR和PCR在精煤发热量检测中的研究-论文
文件大小：743KB
文件格式：PDF
更新时间：2021-07-08 03:17:38
精煤发热量 近红外光谱 偏最小二乘回归 主成分回归 相关系数 为了快速检测精煤发热量，采集120个精煤样品的近红外光谱，利用学生氏残差方法剔除异常光谱，建立了偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR）定量分析模型，并结合不同光谱预处理方法对比了两模型的建模效果。研究结果表明：两种模型均达到了良好效果，相比之下PLSR模型建模效果优于PCR模型。经标准归一化（SNV）预处理后的PLSR模型效果最佳，校正集和预测集相关系数分别达到0.96和0.91，校正集均方根误差（RMSEC）和预测集均方根误差（PMSEP）分别为0.001 7和0.003。