蚁群算法在土壤速效磷近红外光谱波长选择中的应用

光谱变量多、光谱信息易重叠、数据存在冗余且存在大量噪声,导致近红外光谱分析建模的时间长、模型的泛化能力不强、预测精度不高等问题。为此,提出了一种基于变量有效性精英蚁群系统(EAS)的波长选择算法,通过蚁群搜索选出特征波长。将变量有效性作为蚁群的初始信息素,在信息素更新过程中引入变量重要性投影方法,加快算法的收敛速度,避免陷入局部最优。为了验证算法的有效性,选取193个沙姜黑土土壤样本的近红外光谱数据为研究对象,采用变量有效性精英蚁群算法选择特征波长,构建土壤速效磷含量偏最小二乘回归预测模型,对全谱偏最小二乘模型、蚁群算法偏最小二乘模型进行比较研究。结果表明,采用变量有效性精英蚁群算法选出的特征波长建立的回归模型精度比普通蚁群算法选出的特征波长和全光谱高,建立回归模型更加简单。

基于改进遗传算法的区间光谱特征波长变量选择方法

为提高土壤养分近红外光谱预测模型的鲁棒性和预测精度,提出一种基于改进遗传算法的近红外区间光谱特征波长变量选择方法.利用土壤速效磷近红外光谱全光谱波长变量纯度梯度的正负变化次数将全光谱划分为多个波长间隔,以偏最小二乘回归模型(PLS-R)输出的变量投影重要性系数(VVIP)大于1作为提取准则,提取对土壤养分预测目标量解释性较强的波长间隔,并合并成一个区间光谱.建立区间光谱特征波长变量(FWV)PLS-R模型,利用改进遗传算法选择PLS-R的均方根误差为最小对应的FWV为最优FWV.试验结果表明:该方法在区间光谱选择最优FWV,能提高回归模型的鲁棒性和预测精度,简化模型结构;改进遗传算法采用一种改进的实数编码差分变异算子,扩大了全局最优解搜索空间,提高了收敛速度.