在小样本的光谱数据上优化后传神经网络,以预测水中的化物

科学领域:

• 环境科学 环境科学
• 分析化学 分析化学
• 数据科学数据科学数据科学

背景情况:

• 准确的水污染物检测对于保护至关重要.
• 小样本大小和不稳定的模型阻碍了准确预测亚酸盐水平.

研究的目的:

• 开发一种精确的方法来预测水中环境中的酸盐度.
• 在光谱数据分析中克服小样本大小和模型不稳定的局限性.

主要方法:

• 使用内核主要组件分析 (KPCA) 减少光谱数据的维度.
• 通过生成对抗网络 (GAN) 进行样本增量,以增加数据规模和多样性.
• 使用增强的粒子优化 (PSO) 算法来改进训练,优化反向传播神经网络.

主要成果:

• 开发的模型实现了高预测准确度,R2为0.976,RMSE为0.0086,MAE为0.0066.
• 与最先进的技术相比,拟议的方法显示出更高的性能.
• 增强的PSO算法改善了模型的装配和训练性能.

结论:

• 该研究提出了一个有前途且有效的模型,用于准确预测水中的酸盐度.
• 将KPCA,GAN和优化的PSO与神经网络的融合为水质监测提供了一个强大的解决方案.