研究目的
利用近红外光谱技术结合偏最小二乘回归（PLSR）和反向传播神经网络（BPNN），构建一个无损、快速且稳定的模型，以准确预测玉米秸秆中的酸性洗涤纤维（ADF）含量。
研究成果
所提出的PLSR-BPNN模型结合近红外光谱技术，为玉米秸秆中酸性洗涤纤维（ADF）含量的测定提供了一种无损、快速且精确的方法，适用于未来的在线检测应用。
研究不足
该研究聚焦于玉米秸秆中的ADF含量，在未经进一步验证的情况下，可能无法直接适用于其他材料或组分。
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基于近红外光谱技术的玉米秸秆酸性洗涤纤维含量快速预测
DOI：10.1016/j.ijleo.2018.11.045
期刊：Optik
出版年份：2019
更新时间：2025-09-04 15:30:14
摘要：
玉米秸秆酸性洗涤纤维（ADF）含量的预测依赖于精确数据和合适的分析方法。本文通过关键参数优选及偏最小二乘回归（PLSR）与反向传播神经网络（BPNN）的结合，建立了快速获取ADF含量的最优PLSR-BPNN模型。采用马氏距离（MD）作为识别和剔除异常值的工具，并基于相关系数法（CC）提取的特征波段进行主成分分析（PCA），选取主成分（PCs）进一步压缩波段数据以获得少量特征波长。结果表明，基于筛选出的10个波长建立的PLSR校正模型性能最佳，测试集的相关系数（R2）、预测均方根误差（RMSEP）、剩余预测偏差（RPD）和相对标准偏差（RSD）依次为0.9936、0.3765、12.5869和0.0087。此外，引入BPNN以降低PLSR模型的非线性回归残差，并采用遗传算法（GA）避免网络陷入局部极小值。当RMSEP降至最小值0.2181时，PLSR-BPNN模型性能进一步提升至最优水平。外部验证结果显示，该模型的R2、RMSEP、RPD和RSD分别为0.9856、0.4590、8.3264和0.0110，展现出最佳预测性能。因此，结合近红外光谱技术的上述方法可用于测定玉米秸秆ADF含量。
作者：
Jinlong Li，Laijun Sun，Yangyang Liu，Ziwei Song，Yingsong Li，Yuncai Lu，Xuyang Pan，Xiaolin Zhang
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