在PLS回归与近红外光谱学中的变量选择算法之间的比较,以预测土壤中选择的金属
Giovanna Abrantes1, Valber Almeida1, Angelo Jamil Maia2
1Departamento de Química, Centro de Ciência e Tecnologia, Universidade Estadual da Paraíba, Campina Grande 58429-500, Brazil.
靠近红外 (NIR) 光谱法使用Firefly算法通过部分最小平方 (FFiPLS) 间隔有效预测土壤金属含量. 这种方法为环境监测的传统分析提供了具有成本效益的替代方案.
科学领域:
- 环境科学 环境科学
- 分析化学 分析化学
- 地质化学 地质化学
背景情况:
- 土壤金属污染给环境带来了风险.
- 传统的土壤金属分析是昂贵和耗时的.
- 近红外光谱 (NIR) 为快速分析提供了一个潜在的替代方案.
研究的目的:
- 通过部分最小平方区间 (FFiPLS) 来评估火算法的性能,以预测土壤金属含量.
- 为了将FFiPLS与确定性部分最小平方 (PLS) 算法进行比较.
- 评估NIR光谱学与化学测量结合用于土壤金属分析的有效性.
主要方法:
- 从河流盆地土壤样本收集的NIR光谱 (1000-2500nm).
- 开发了使用PLS,间隔-PLS (iPLS),在PLS (iSPA-PLS) 中进行间隔选择的连续投影算法和FFiPLS的预测化学模型.
- 应用数据预处理技术,包括乘数散射校正 (MSC) 和标准正常变量 (SNV).
主要成果:
- 对于铁和,FFiPLS模型实现了相对预测偏差 (RPD) >2.
- 通过使用各种预处理方法和原始数据,为开发了适当的模型 (RPD > 2).
- 在预测,,加多和含量的过程中,FFiPLS的性能优于确定性算法.
结论:
- FFiPLS是一种强大的变量选择技术,用于使用NIR光谱进行土壤金属预测.
- 化学测量模型,特别是FFiPLS,可以提供准确而有效的测定土壤中的金属.
- 这种方法为环境监测土壤金属污染提供了可行的替代方案.
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