应用近红外光谱和小波网络构建的木材基本密度预测模型

编号 zgly0001570930

文献类型 期刊论文

文献题名 应用近红外光谱和小波网络构建的木材基本密度预测模型

作者 潘屾  王克奇  梁玉亮  张怡卓 

作者单位 东北林业大学 

母体文献 东北林业大学学报 

年卷期 2018年02期

年份 2018 

分类号 S781.31 

关键词 木材基本密度  近红外光谱  小波神经网络 

文摘内容 以柞木为研究对象,将120个样本以2∶1的比例分为校正集和预测集,80个校正集,40个预测集;使用900~1 700 nm的近红外光谱仪,获取样本径切面的近红外光谱数据;采用蒙特卡洛采样法剔除奇异样本,采用多元散射校正和S-G平滑对光谱数据进行预处理,消除光谱漂移、表面散射和噪声的影响;通过Bi PLS-SPA算法对特征波长进行提取,构建小波神经网络模型,预测柞木基本密度;将建模方法与常用的偏最小二乘(PLS)和BP神经网络进行了对比,验证小波网络的有效性。结果表明:小波神经网络对预测集样本验证结果更好,相关系数为0.968,预测均方根误差为0.014 4。