秸稈熱值近紅外光譜模型的外部驗證結(jié)果間的統(tǒng)計比較分析

【摘要】：從全國24個省(市)收集到222個秸稈樣品,包括172個稻秸樣品和50個麥秸樣品。采用近紅外光譜技術(shù),結(jié)合主成分回歸、偏最小二乘回歸和改進的偏最小二乘回歸建立了秸稈熱值的定量分析校正模型。近紅外光譜模型的建立與優(yōu)化過程中使用了不同的散射校正方法和光譜導(dǎo)數(shù)處理來幫助改善模型精度。對得到的54個模型采用統(tǒng)計學的方法分析外部驗證的結(jié)果,通過比較外部驗證的系統(tǒng)偏差(Bias)和Bias校正的預(yù)測標準差(SEP(C)),考察了不同光譜預(yù)處理和回歸方法對秸稈熱值的近紅外模型預(yù)測性能的影響。結(jié)果表明:近紅外光譜技術(shù)能夠快速、準確地分析秸稈的熱值,模型的SEP(C)在134～178J.g-1之間;對外部驗證結(jié)果的統(tǒng)計分析,能夠有效地選擇較好的建模方法,確定較優(yōu)模型。 【作者單位】： 中國農(nóng)業(yè)大學工學院;
【關(guān)鍵詞】： 近紅外光譜 外部驗證 熱值 統(tǒng)計比較
【基金】：國家“十一五”科技支撐計劃項目(2006BAD12B04,2006BAD07A14)資助
【分類號】：TK6
【正文快照】： 引言近紅外光譜分析方法具有分析速度快、無需或很少樣品制備,無破壞、無污染和成本低等優(yōu)點,已廣泛應(yīng)用于農(nóng)業(yè)、食品、醫(yī)藥和石化等領(lǐng)域[1-4]。近紅外光譜模型建立后,必須經(jīng)過驗證以保證模型的可靠性。外部驗證是評價近紅外光譜模型的有效方法[5],用獨立的驗證集來評價模型

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