变量影响值与集群分析相结合的中红外波长选择方法

烷烃类气体的傅里叶变换红外光谱在中红外区域吸收峰重叠严重,为此,提出了一种基于变量影响值与集群分析相结合(IVPA)的波长选择方法对甲烷、乙烷、丙烷、异丁烷、正丁烷五种烷烃类气体红外光谱进行变量选择。该方法以迭代的方式逐步实现对变量的筛选,在每次迭代过程中,将变量划分为样本空间与变量空间。在样本空间中计算变量的影响值,根据变量影响值采用加权自举采样技术将变量划分为精英变量与普通变量;同时在变量空间中,统计每个变量在最优模型中出现的频率;最后利用指数衰减函数剔除普通变量中频率较低的变量,记录每次迭代过程中获取的均方根误差(RMSE)值。选择最小RMSE所对应的子集作为最终选择的变量。利用实测烷烃类光谱数据集来检验该方法的性能,并将该方法与近年来提出的稳定性竞争自适应重加权采样法(SCARS)、变量子集迭代优化(IVSO)变量选择方法所测结果进行了对比。以异丁烷分析结果为例,SCARS,IVSO与IVPA对其它四种气体的最小交叉灵敏度分别为0.67%,0.56%和0.11%;最大交叉灵敏度分别为1.69%,1.49%和1.02%;对异丁烷预测的相对误差分别为1.94%,1.65%和0.51%;上述3种方法选择的特征变量个数分别为52,17和13。结果表明,提出的IVPA方法选择的变量最少,仅为原始光谱数据的0.36%,对其他四种气体的交叉灵敏度最低,对异丁烷的预测最准确。该方法可以应用在吸收重叠的光谱中,能够提高分析模型的预测精度与运行效率。