共识模型用于激光诱导击穿光谱检测泥蚶重金属铜的含量

摘要

为快速检测贝类重金属的污染,采用激光诱导击穿光谱(LIBS)结合多模型共识策略来预测泥蚶重金属铜的含量.分析铜元素的LIBS特征谱线,提取铜元素的特征峰强度、面积、峰强比等变量,分别构建多元线性回归模型,以及基于铜特征光谱区域信息构建偏最小二乘模型.在这些校正的成员模型预测残差向量间,通过拉格朗日乘数法优化各成员模型的线性组合,使共识模型的均方误差和最小,从而获得各成员模型的最优权系数.经外部预测集的验证,共识模型的预测结果优于任一成员模型,预测均方根误差为20.641mg/kg,相关系数为0.835,且预测偏差仅为-0.473,表明LIBS技术结合共识模型能用于重金属的定量检测.