基于BiPLS结合SiPLS的组合权值COD浓度预测模型

水体中过高浓度的有机物含量危害巨大,不仅会造成严重的环境污染,而且危害人类身体健康,传统化学法检测水体化学需氧量(COD)的步骤繁琐且时效性差,不利于水体中COD的快速定量检测。针对这些问题,提出了一种将紫外光谱与组合权值模型相结合的快速定量检测COD方法,该组合权值模型是基于反向区间偏最小二乘法(BiPLS)结合组合区间偏最小二乘法(SiPLS)算法对紫外光谱的特征子区间筛选组合,然后依据特征子区间的权值建立的预测模型。首先按照一定的浓度梯度配制45份COD标准液样本,通过实验获取标准液的紫外光谱数据;对获取到的COD紫外光谱数据做一阶导数和S-G滤波(Savitzky-Golay)的预处理,消除基线漂移和环境干扰噪声;应用SPXY(Sample set partitioning based on jiont X-Y)算法将实验样本数据组划分成校正集和预测集。然后基于BiPLS算法对全光谱区间进行波长筛选,在BiPLS筛选过程中,目标区间的划分数量会对建模产生较大影响,于是对子区间划分数量进行优化,把子区间分成15~25个,在不同区间数下都进行偏最小二乘(PLS)建模,通过交互验证均方根误差(RMSECV)来筛选最优子区间数,得到区间数为18时,模型效果最佳。从18个波长区间筛选出了6个特征波长子区间,入选的子区间为2,1,3,11,7和6,对应波长为234~240,262~268,269~275,290~296,297~303和304~310nm,这6个特征波长区间涵盖了大量的光谱信息,对最终预测模型的贡献度大;接下来通过SiPLS算法对这6个初选区间进行进一步的筛选组合,采用不同的组合数构建不同特征区间上的PLS模型,在相同组合数下,筛选出一个区间组合数最优的结果,对比不同组合数下预测模型的误差与相关性,将6个区间筛选组合为3个特征波长区间,分别为234~240,262~275和290~310nm,这三个特征区间最佳因子数分别为4,4和3。对传统SiPLS的特征区间组合方法进行改进,基于权值的大小来对这3个特征区间进行线性组合,代替过去特征区间直接组合的方法。通过权值公式计算出这3个特征区间的权重大小分别为0.509,0.318和0.173,最终建立线性组合权值COD浓度预测模型。为了验证组合权重预测模型的精度,另外建立了全波长范围内的PLS预测模型、单个特征波长区间的PLS预测模型、直接组合特征波长区间的PLS模型,并使用评价参数相关系数的平方(R2)、预测值与真实浓度值的均方根误差(RMSEP)和预测回收率(T)来对模型评价。验证结果表明,相比其他预测模型,组合权值模型相关系数的平方达到了0.9997,明显优于直接组合特征区间建模的0.9680,预测均方根误差为0.532,比直接组合特征区间的预测模型误差降低了29.3%,预测回收率为96.4%~103.1%,显著地提高了预测精度。该方法简单可行,不会产生二次污染,可为在线监测水体中COD浓度提供一定的技术支持。

基于统计模糊权重和模糊区间评价的采矿方法优选模型

针对采矿方法优选过程中评价指标及其权重值较难确定的问题,提出了基于统计方法的指标权重值计算方法。通过对大量采矿方法优选学术论文的统计和分析,综合分析了大量采矿行业专家在采矿方法优选过程中评价指标模型,确定了以基于被选次数统计的指标权重值和带权重统计的指标权重值为区间边界、二者综合计算的加权指标权重值为最大可能值的评价指标模糊区间权重值。根据模糊评价原理建立了模糊区间评价模型,建立了一种计算简便的区间数概率密度函数,并设计了一种区间数排序方法,利用模糊区间评价方法对评价方案进行了最大可能值排序和区间数排序,并综合考虑两种排序结果确定了最终排序。采用基于统计模糊权重和模糊区间评价的采矿方法优选模型进行了某多层矿床采矿方法优选,应用案例表明,用模糊区间数表示评价指标权重值更加准确、合理,评价过程较好地模拟了优选过程中的模糊性和不确定性,对采矿方法优选具有一定参考意义。