基于灰狼算法的近红外光谱变量选择方法研究

作者：武新燕; 卞希慧^*; 杨盛; 徐沛; 王海涛

来源：分析测试学报, 2020, 39(10): 1288-1292.

• 近红外光谱
• 变量选择
• 灰狼算法(GWO)
• 偏最小二乘(PLS)

基于群体智能的灰狼优化(GWO)算法具有参数少、结构简单、易于实现的优点,但在光谱领域的应用较少。该研究将GWO算法引入近红外光谱的变量筛选中,以玉米数据为例,考察了GWO算法中狼群性能、迭代次数、狼群数量及运算效率,并建立了偏最小二乘(PLS)模型对玉米样品中蛋白质、脂肪、水分以及淀粉含量的测定。结果显示,GWO算法运算效率很高,经过参数调优后建立PLS模型,其蛋白质、脂肪、水分及淀粉的保留变量数分别为19、19、14、34,预测均方根误差(RMSEP)从全波长PLS建模的0.245 8、0.122 4、0.339 8、1.105 8分别下降到0.147 7、0.080 1、0.176 2、0.739 8,分别下降了40%、35%、48%、33%,相关系数也相应地提高。因此,GWO算法不仅优化速度快,选择变量数少,还可以显著提高PLS模型的预测精度,是一种近红外光谱变量选择的有效方法。

• 单位
  天津工业大学; 环境科学与工程学院