四种算法用于近红外测定制浆材材性的对比研究

编号 zgly0001531549

文献类型 期刊论文

文献题名 四种算法用于近红外测定制浆材材性的对比研究

作者 吴珽  房桂干  梁龙  林艳  熊智新 

作者单位 中国林业科学研究院林产化学工业研究所  生物质化学利用国家工程实验室  国家林业局林产化学工程重点开放性实验室  江苏省生物质能源与材料重点实验室  南京林业大学林业资源高效加工利用协同创新中心  南京林业大学轻工科学与工程学院 

母体文献 林产化学与工业 

年卷期 2016年06期

年份 2016 

分类号 TS72  O657.33 

关键词 近红外光谱  制浆材  材性  算法 

文摘内容 采集了常见制浆材(桉木、相思木及杨木)样品的近红外光谱,测定了样品的基本密度、综纤维素、木质素和苯醇抽出物含量,用人为控制水分的方法测定了样品的水分含量。对原始光谱进行预处理后,分别运用偏最小二乘法(PLS)、LASSO算法、支持向量机法(SVR)和人工神经网络法(BP-ANN)建立基本密度、水分含量、综纤维素、木质素和苯醇抽出物含量的预测模型。对预测模型进行独立验证,结果显示:LASSO算法建立的基本密度和综纤维素模型性能最优,其预测均方根误差(RMSEP)分别为0.006 3 g/cm~3和0.49%,绝对偏差(AD)范围分别为-0.008 8~0.009 6 g/cm~3和-0.85%~0.87%;PLS建立的水分含量模型及苯醇抽出物模型最优,RMSEP值分别为1.21%和0.24%,AD范围分别为-1.99%~2.03%和-0.35%~0.38%;SVR建立的木质素模型最优,RMSEP值为0.43%,AD范围为-0.76%~0.74%,均满足制浆造纸工业中对误差的要求。