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TA的每日心情 | 开心 2023-7-31 10:17 |
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签到天数: 198 天 [LV.7]常住居民III
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- 数学中国浅夏
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基于可见近红外光谱比较主成分回归、偏最小二乘回归和反向传播神经网络对土壤氮的预测研究3 l& O( ]# t0 C) K- }
建模方法是影响可见近红外光谱定量结果的主要因素之一。在470~1000 nm波段的12个土壤剖面对48个剖面样经过风干、研磨、过筛后进行光谱采集。经一阶微分变换及Savizky-Golay平滑处理后,分别应用主成分回归(PCR)、偏最小二乘回归(PLSR)和反向传播神经网络(BPNN)3种方法建立土壤全氮(TN)的定量模型。 PCR与PLSR两线性模型的决定系数(R2)分别为0.74和0.8,其剩余预测偏差(RPD)分别为2.23和2.22,但两模型仅能用于TN的粗略估计。由PCR提供主成分数,PLSR提供潜变量(LV)数分别作为BPNN的输入所构建的两个非线性模型均明显优于线性模型PCR和PLSR。其中以4个LV作为输入的BPNN-LV模型预测性能最优,R2 以及RPD分别达到0.9和3.11。实验结果表明,提取可见近红外光谱的PLSR LV因子作为BPNN的输入,所建定量模型可用于土壤氮纵向时空分布的快速准确预测。& @' ~+ O& S( h3 @. \& ^2 J7 P4 b$ f8 |
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