结合灵敏度降维和支持向量回归的土壤元素定量分析方法
摘要
为提高土壤元素定量分析的精度，提出一种结合灵敏度降维与贝叶斯优化算法支持向量回归（BOA-SVR）的土壤元素定量分析方法。利用便携式X射线荧光（XRF）分析仪测量得到土壤的XRF光谱，采用迭代离散小波变换对光谱进行本底扣除，并将计算的各元素净峰面积作为模型输入特征。通过灵敏度分析研究了不同输入特征集合对预测精度的影响，以实现特征降维。将样本分为训练集和测试集，通过均方根误差和决定系数评价模型的预测精度，基于Cu和As元素对比了全特征输入下的BOA-SVR模型、特征降维后的BOA-SVR模型、单参数偏最小二乘法模型的预测结果。实验结果表明，特征降维后的BOA-SVR模型在Cu和As元素预测中都获得最好的预测结果。
引用本文（GB/T 7714）
李福生 Li Fusheng, 曾小龙 Zeng Xiaolong. 结合灵敏度降维和支持向量回归的土壤元素定量分析方法[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2023.
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