秸秆热值近红外光谱模型的外部验证结果间的统计比较分析

【摘要】：从全国24个省(市)收集到222个秸秆样品,包括172个稻秸样品和50个麦秸样品。采用近红外光谱技术,结合主成分回归、偏最小二乘回归和改进的偏最小二乘回归建立了秸秆热值的定量分析校正模型。近红外光谱模型的建立与优化过程中使用了不同的散射校正方法和光谱导数处理来帮助改善模型精度。对得到的54个模型采用统计学的方法分析外部验证的结果,通过比较外部验证的系统偏差(Bias)和Bias校正的预测标准差(SEP(C)),考察了不同光谱预处理和回归方法对秸秆热值的近红外模型预测性能的影响。结果表明:近红外光谱技术能够快速、准确地分析秸秆的热值,模型的SEP(C)在134～178J.g-1之间;对外部验证结果的统计分析,能够有效地选择较好的建模方法,确定较优模型。 【作者单位】： 中国农业大学工学院;
【关键词】： 近红外光谱 外部验证 热值 统计比较
【基金】：国家“十一五”科技支撑计划项目(2006BAD12B04,2006BAD07A14)资助
【分类号】：TK6
【正文快照】： 引言近红外光谱分析方法具有分析速度快、无需或很少样品制备,无破坏、无污染和成本低等优点,已广泛应用于农业、食品、医药和石化等领域[1-4]。近红外光谱模型建立后,必须经过验证以保证模型的可靠性。外部验证是评价近红外光谱模型的有效方法[5],用独立的验证集来评价模型

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