基于近红外光谱分析的多模型建模方法研究

摘要

以相思树的α-纤维素含量为研究对象,用一种多模型方法建立了相思树α-纤维素含量的近红外光谱分析模型.模型预测值的平均相对误差为0.97％,实验值与预测值之间的相关系数为0.963 1,模型的拟合优度为0.924 5.研究结果表明,使用的光谱数据量越大,模型的预测效果一般会越好.此外还发现了子模型中待定常数的个数与所使用光谱数据量之间的关系:建模时使用的光谱数据量越大,每个子模型中待定常数的个数一般应该越小.该结果有助于今后使用该方法建立其它近红外光谱分析模型.所建模型可用于快速测定相思树的α-纤维素含量,并有望用于其它树种某些化学成分含量的预测.