基于NIRS与支持向量机的落叶松木材密度预测

摘要

在支持向量机的理论基础上,以117个落叶松样本作为实验材料,用常规方法测定样本的密度实值,用美国ASD公司生产的波长为350 ～ 2500 nm的LabSpec近红外光谱仪对样本进行相应的光谱采集,对光谱数据进行预处理,以文本格式导出.用LibSVM在matlab环境下建立落叶松密度预测模型.经分析,该模型对训练集的回归拟合,R2达到了85.04％,均方差为6.46×10-4;对测试集的回归拟合,R2为85.20％,均方差为4.45×10-4,拟合效果较好.结果表明,该方法可以用于落叶松木材密度预测.