主题:【第十三届原创】波段选择对混合过程API定量模型的影响

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波段选择对混合过程API定量模型的影响

为了提高模型的准确性和稳定性,同样地使用相关系数(CC)法、无信息变量消除算法(UVE)、VIP法和吸光度-浓度变化率(RATC)进行波段选择,参数RMSECV用来评估PLS模型的预测能力。

.1相关系数

表为相关系数波段选择的结果,考察了|R|阈值为0.1-0.9PLS建模的结果。由表可得,阈值为0.1-0.7时,随着|R|增加,模型质量增加,之后模型质量开始下降。可能是由于|R|0.1-0.6时阈值过小,进行波段选择时将与API含量无关的变量点纳入到模型中,0.8-0.9是由于阈值过高,丢失了建模有用的信息。当选择相关系数阈值为0.7时,得到的模型结果最优, (a)为相关系数图,(b)为相关系数波段选择选出的变量点。此时选出的变量点数为57R2cR2cvRMSECRMSECV分别为0.9560.9542.39972.4103。与未进行波段选择建模相比,波段选择减少了计算量,提高了模型质量。

相关系数波段选择结果比较

|R|阈值

R2c

R2cv

RMSEC

RMSECV

LVs

变量点个数

0.1

0.948

0.947

2.5338

2.5394

3

108

0.2

0.949

0.948

2.5159

2.5223

3

97

0.3

0.952

0.949

2.4435

2.4487

3

84

0.4

0.955

0.953

2.4432

2.4491

3

77

0.5

0.954

0.952

2.4135

2.4192

3

71

0.6

0.953

0.951

2.4193

2.4272

3

63

0.7

0.956

0.954

2.3997

2.4103

3

57

0.8

0.962

0.960

2.4385

2.4506

3

47

0.9

0.951

0.949

2.4511

2.4574

3

30



(a)

(b)

(a)相关系数图(b)相关系数波段选择选出的波段



2 VIP

(a)VIP得分与波长关系图,同样地选取VIP得分超过1所对应的变量点作为后续建模的变量。图 (b)为经VIP法波段选择得到的结果,橙色的点为选出的变量点,绿色的线代表平均光谱。如图所示,共选出了30个变量点,参数R2cR2cvRMSECRMSECV,分别为0.9400.9392.72442.7286与相关系数波段选择结果相比,模型预测能力有所下降。可能是由于VIP关系图中与API含量相关的波段没有得到很好地响应。参考图,VIP法未能将与API含量相关的特异性波段全部选择出来,模型质量有所下降。

(a)

(b)

(a)VIP得分图(b)VIP法选择出的波段



3 UVE

本部分研究中同样将UVE波段选择算法的蒙特卡洛模拟数设置100-500,间隔为100;校正集样品占比设置0.6-0.9,间隔为0.1。按照RMSECV升序排列对应的变量点,依次递增一个变量点进行PLS建模。由计算结果可得,当蒙特卡洛模拟数为300,校正集占比为0.8时得到的模型最佳。图 (a)为蒙特卡洛模拟数为300,校正集占比为0.8时得到的建模结果。当选择变量点数为32时,R2cR2cvRMSECRMSECV分别为0.9630.9612.40732.4189,模型预测能力有所提高。

(a)

(b)

(a) 蒙特卡洛模拟数为300,校正集占比为0.8模型结果(b)波段选择结果



4吸光度-浓度变化率(RATC

(a)Vmean与波长相关关系图,图 (b)为按照Vmean降序排列对应的变量点,依次递增一个变量点进行PLS建模的结果。当选择变量点数为49时,模型预测能力最好,R2cR2cvRMSECRMSECV,分别为0.9570.9542.31032.3143,选出的变量点如图 (c)所示,橙色的点表示选出的变量点,绿色的线表示平均光谱。图(d)为经过RATC波段选择优化后建立的PLS模型图,如图所示,校正集和交叉验证集光谱点在理论含量的±5%以内,且无异常点。

(a)

(b)

(c)

(d)

(a)不同变量点的Vmean值;(b) 按照Vmean降序,依次递增一个变量点建模结果;(c) RATC法波段选择结果图;(d)RATC波段选择优化建立的PLS模型图

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