基于偏最小二乘回归法分析陈醋理化指标和品质

以南阳市大型商超市售的3种陈醋为研究对象,参考国家标准检测方法对陈醋的总酸含量、不挥发性酸含量及pH值进行对比分析;以近红外光谱技术结合偏最小二乘回归定量分析法,确定最佳进光光程、最优流量及最佳预处理方式,并在此条件下对3种陈醋进行判别分析,从而确定基于偏最小二乘回归法分析陈醋理化指标的方法。结果显示,3种陈醋样品均符合国家标准规定的陈醋pH值(pH 3.6~3.9),3种陈醋样品的pH值分别为3.71±0.02,3.65±0.01和3.82±0.01;3种陈醋样品中总酸和不挥发性酸含量略有不同,分别在(0.567±0.011)~(0.593±0.02)g/L和(0.148±0.012)~(0.215±0.018)g/L。在进行近红外光谱检测中,在最佳光程选择上,去掉异常样品后pH值检测和不挥发性酸检测的最佳光程为3 mm,总酸检测的最佳光程为2 mm;在陈醋流量选择上,pH值检测和总酸检测应控制流量为0.2 L/min,不挥发酸检测应控制流量为0.6 L/min;在光谱预处理条件选择上,pH值检测和不挥发性酸检测应选择SNV预处理方式,而总酸检测应选择5点平滑预处理。结果表明,利用近红外光谱结合偏最小二乘回归法可以进行陈醋理化性质的检测,其检测效果良好、检测效率高。

基于差示光谱及指纹图谱结合偏最小二乘回归分析法研究决明子提取物的平衡溶解度

目的:确定决明子提取物的最佳溶出介质,分析决明子提取物中主要成分在最佳溶出介质中对平衡溶解度的贡献程度,明确决明子提取物平衡溶解度的标志物。方法:以总蒽醌含量为指标,采用差示分光光度法测定决明子提取物在37℃时于水、0.1 moL/L盐酸和pH 6.8磷酸盐缓冲液中不同时间点的平衡浓度,确定最佳溶出介质。以决明子提取物总蒽醌指纹图谱为参照,采用HPLC法建立决明子提取物在最佳溶出介质中不同平衡时间点平衡浓度的指纹图谱,筛选决明子提取物平衡溶解度的标志物。结果:决明子提取物在37℃时于水、0.1 moL/L盐酸和pH 6.8磷酸盐缓冲液中平衡溶解度分别为10.344、10.910、11.099μg/mL,达到平衡时间点的时间分别为24 h、3 h和7 h。在最佳溶出介质中,VIP值>1的化学成分有22个,其中VIP值分别为1.13987、1.15565、1.12806、1.14825、1.14880的化学成分分别为已知成分橙黄决明素、大黄酸、大黄素、大黄酚和大黄素甲醚。结论:pH 6.8磷酸盐缓冲液为决明子提取物的最佳溶出介质,可以橙黄决明素、大黄酸、大黄素、大黄酚和大黄素甲醚为溶解度标志物考察决明子提取物的平衡溶解度。

感官评价和GC-MS结合偏最小二乘回归法分析酚类化合物对腊肉烟熏风味的贡献

通过探究酚类化合物对腊肉烟熏风味的影响,确定关键烟熏风味物质。以6个烟熏腊肉和2个风干腊肉为研究对象,分别采用定量描述分析法描述气味特征和固相微萃取-气相色谱-质谱联用技术分析挥发性成分。结果表明,烟熏腊肉具有烟味、木味、灰烬味、刺鼻等4种烟熏风味,但风干腊肉不具有烟熏风味。6个烟熏腊肉样品中共鉴定出苯酚等6种烷基酚类和愈创木酚等6种愈创木基型酚类,每个样品中分别含有3~10种。2种风干腊肉中均未鉴定出酚类化合物。偏最小二乘回归(partial least-squares regression,PLSR)分析发现,除了4-甲氧基苯酚,苯酚、愈创木酚等酚类化合物对烟熏风味有较大的贡献。该研究确定了酚类化合物是腊肉中的关键烟熏风味物质,为改良食品的烟熏风味和开发烟熏液提供了理论依据。

偏最小二乘回归分析法在黄芩抑菌谱-效关系及数学模型研究中的应用

以黄芩药材指纹图谱及其对金黄色葡萄球菌抑菌率为基础数据,采用偏最小二乘回归分析法(PLS)进行数据的谱-效相关性分析,并建立数学模型。结果表明,黄芩中有5个成分对抑菌率的影响较大,建立模型的药效预测值偏差在10%以内,能够较好地预测药效。该方法及所建立的数学模型能成为预测黄芩抑制金黄色葡萄球菌的药效作用的一种有效的手段。

采用正交信号修正法与偏最小二乘回归的中长期负荷预测

介绍正交信号修正法的基本思想并详细推导该算法的实现步骤,将一种改进后的正交信号修正法(orthogonal signal correction,OSC)与偏最小二乘法(partial least square method,PLS)相结合,对原始数据通过OSC消除正交分量,利用PLS建立中长期负荷预测模型。该方法能有效地去除自变量系统中与因变量无关的正交数据信息,增强自变量、因变量之间的相关性,在有限的成分中提高成分解释能力。通过算例将PLS与OSC-PLS进行比较分析,结果表明,运用OSC-PLS进行中长期负荷预测,尽管预测模型提取的成分个数变少了,但模型成分的解释性却大幅度增强,预测精度明显提高,具有较强的实用性。

基于WRF模式和自适应偏最小二乘回归法的风能预报试验研究

利用中尺度WRF(Weather Research and Forecast Model)模式预报了2009年1,4,7和10月甘肃某风电场区域的风速和风向,并与离风电场最近的两座测风塔对应时段50m和70m高度实测资料进行了对比,客观地评估了该模式对风场预报的准确率。在相对准确的风场预报基础上,利用2008年1月-2009年4月风电场200台风机的实际功率记录数据和同期气象要素场预报资料,采用自适应偏最小二乘回归法和单机预报法建立了每台风机未来48h逐15min输出功率记录数据与同时刻轮毂高度预报的风速、风向、气温、湿度及气压之间的非线性统计预报模型。为了对该模型的稳定性和准确性进行长期的客观评估,独立进行了2008年1-12月的预报试验,分别建立了12组独立的非线性统计预报模型。试验结果表明:(1)WRF模式预报的各月风向分布、风频大小与实测风向有较好的一致性;盛行风向基本一致,风频大小相当,风向分布特征也较为一致。(2)WRF模式预报的50m和70m高度逐时平均风速与实测值的相关系数介于0.6～0.8之间,均方根误差介于1.5～2.6m.s-1之间。(3)2008年1-12月逐15min风电场风电功率预报值与风机输出功率记录值的相关性较显著,可较好地预报出各月风电功率的时间变化趋势。两者相关系数介于0.58～0.90之间,均达到了99.9%置信度。(4)各月逐15min风电功率预报值与风机输出功率记录值的误差较小,相对于总额定装机容量而言,均方根误差介于2.76%～12.89%之间。

基于偏最小二乘回归与比重法的月售电量预测

月售电量的预测受多方面的制约,从影响售电量的因素出发,利用偏最小二乘回归与比重法建立了国民生产总值、人口、社会固定资产投资、人均国民生产总值与售电量的回归预测模型。偏最小二乘方法能够提取若干对系统具有最佳解释能力的综合变量来建立预测模型[1],该方法与比重法结合应用于月售电量的预测之中,能更好地体现引起月售电量变化的平稳因素、季节突变因素的周期性,使得月售电量的预测更加准确。利用该预测模型对唐山地区2004年的月售电量进行了预测,月售电量的平均相对误差为4.74%,预测精度较高,证明了该预测模型的准确性。

基于偏最小二乘回归的类模型方法用于中药牛黄的真伪鉴别

针对独立软模式类簇法(SIMCA)在确定主成分数和决策区间时遇到的困难,提出了一种基于PLSR的类模型方法——PLS类模型方法(PLSCM)。通过把类描述问题转化为常见的PLSR问题,采用成熟的蒙特卡罗交互验证法确定模型的隐变量数和决策区间。采用本方法对不同牛黄样品的近红外光谱数据(波长范围4000～9000 cm-1)进行分析,可成功鉴别牛黄的真伪。本方法的可操作性和鉴别准确率均优于经典的SIMCA方法。对于原始光谱数据,PLSCM的训练和预测准确率均为100%,对于经SNV处理的数据,训练和预测准确率分别为99%和100%。

基于变量选择的偏最小二乘回归法和田间行走式近红外光谱进行土壤碳含量测定研究

针对田间状态下通过行走式设备获取的近红外反射光谱数据,存在干扰因素多,数据获取环境复杂多变,比实验室条件下建立土壤碳预测模型更加困难的情况,研究了通过变量选择来提高模型质量的效果及有效性。从独立检验数据集来分析,与采用所有变量所建模型的预测精度相比,进行变量选择后的预测精度,均有不同程度的提高,说明在建立土壤碳预测模型时,进行光谱变量选择,是有益和必要的。基于无信息变量消除法(UVE)和无信息变量消除-连续投影法(UVE-SPA)进行变量选择所建模型的预测精度较高,而SPA和遗传算法-偏最小二乘法(GA-PLS)的效果较差;对于协同区间最小二乘法而言,分割的区间数、参与建模子区间数的变化,会对所建模型的预测精度产生影响,选择合适的区间分割数和子区间组合,可以获得与UVE和UVE-SPA相当的效果,但其不足是需要大量的运算来进行最优子区间组合的选择。

基于主成分回归分析和偏最小二乘回归法的樱桃糖度检测的研究

选用烟台大樱桃为研究对象,采用便携式光谱仪对樱桃糖度进行检测,利用极差标准归一化方法和小波滤波,对其可见-近红外光谱数据进行预处理,分别运用主成分回归分析（PCR）法和偏最小二乘回归（PLSR）法建立了樱桃糖度定量分析模型,并对两种模型进行了比较。实验结果表明：在600～1 100nm波段范围内对樱桃糖度进行检测是可行的,并且PLSR模型的性能优于PCR模型。

基于偏最小二乘回归法分析诃子对溃疡性结肠炎“肺肠同治”的谱效关系

目的基于偏最小二乘回归法研究诃子对溃疡性结肠炎“肺肠同治”的谱效关系。方法采用DSS诱导小鼠溃疡性结肠炎模型,ELISA法检测肺、肠组织IL-10、IL-1β、TNF-α、MPO水平。采用HPLC法建立诃子色谱指纹图谱,以偏最小二乘回归分析法研究谱效相关性。结果10批样品特征指纹图谱中有32个共有峰,其中峰1、8、9、10、19、20、27、32与结肠和肺均呈正相关,峰2与结肠呈较大正相关,峰7、14、30与肺呈较大正相关,峰3、12、13、15、26与结肠和肺均呈较大负相关。结论12种与药效指标呈正相关的成分为诃子对溃疡性结肠炎“肺肠同治”的主要有效成分,为诃子治疗溃疡性结肠炎的药效物质及作用机制研究提供基础。

偏最小二乘回归法在库岸再造预测中的应用

简述了单因变量偏最小二乘回归法的基本原理和计算步骤。针对水库库岸再造预测的特点,将三峡库区巫山县段的岩质库岸划分为漫滩段、枯-洪水位变幅带、常见洪水位以上段3种类型。建立了坡角与岩体类型、力学性质、地形地貌之间的3个偏最小二乘回归方程。计算结果表明,组成岸坡的岩体类型、性质是决定库岸再造的最主要园素,地形地貌因素次之。应用偏最小二乘回归模型,可提高库岸再造预测的准确度,为土地利用提供决策支持。

红外光谱-偏最小二乘法定量分析三组分纤维混纺比

红外光谱法已被应用于两组分混纺纤维混纺比的测定,其在三组分混纺纤维混纺比测定中的应用少有研究,文章旨在研究红外光谱结合偏最小二乘法在三组分混纺纤维混纺比测定中的应用。利用红外光谱仪,采集棉、羊毛、腈纶纤维的红外光谱图,应用TQ Analyst软件中的偏最小二乘法,选择合适的峰范围,建立棉/羊毛/腈纶的定量分析模型。通过定量分析模型的回归系数、均方根误差的大小,以及与化学溶解法对比分析的结果,得出红外光谱法结合偏最小二乘法可以准确测定三组分混合纤维混纺比的结论。

偏最小二乘回归法在非点源污染年负荷量估算中的应用

针对非点源污染数据资料稀缺,机理模型难以建立,而统计模型所需资料相对比较易于获得,计算简便直观,并且在水环境规划管理中对非点源的年负荷量预测、估算的指导意义要大于对某一时点、某一断面的负荷量的模拟预测的情况,尝试将综合了多元回归、主成分分析、典型相关分析的偏最小二乘回归法用于建立流域非点源污染年负荷量的模拟估算模型,同时运用水文分析法以淮河淮南段为例进行计算并对两种方法进行对比,分析各自优缺点及其适用范围。应用表明,水文分析法适用于一年以上的非点源污染负荷量估算而对单次或短期的估算误差较大。偏最小二乘回归法解决了多元回归时变量具有多重相关性的问题,能够在样本数量少的情况下建模,提高相关分析的精度,具有较强的解释能力。

改进的偏最小二乘回归法在太湖水位预报中的应用

以偏最小二乘回归模型为基础,采用逐步回归法和Elastic Net技术对原有方法进行改进,建立了太湖水位预报日模型,并利用2009、2015、2016、2020年汛期逐日雨水情、工情资料进行率定检验。结果表明,改进的偏最小二乘回归法对太湖水位模拟精度较高,率定检验期水位误差小于或等于3 cm的天数比例均超过95%。

基于偏最小二乘回归的氨法烟气脱硫效率预测

以影响氨法烟气脱硫效率的主要参数作为输入变量,以脱硫效率作为输出变量,采用偏最小二乘回归法建立了氨法烟气脱硫效率计算模型并对电厂脱硫效率进行了预测.结果表明:采用氨法烟气脱硫效率计算模型得出的预测值与实际运行数据的最大相对误差小于4.0%,模型的平均误差为0.53%,说明该烟气脱硫效率计算模型的预测精度较高,能够满足烟气脱硫效率预测的工程需要.

正交设计-偏最小二乘光度法同时测定磷和硅

采用正交设计法研究了磷、硅在酸性钼酸铵和混合还原剂中的最佳显色条件,建立了多波长紫外可见光度法同时测定磷、硅的方法。试验中采集多个波长下的吸光度构成校正矩阵,用偏最小二乘法对该矩阵进行解析,得出了校正模型。该模型与通过主成分回归法得到的模型相比,预测结果更准确。

一种适用于大坝安全监测资料分析建模的偏最小二乘回归法及其计算机实现

简要叙述了偏最小二乘回归法的基本思路和计算方法，阐明了将该方法应用于大坝安全监 测资料的分析建模，能够突破传统回归方法的局限性，获得完整、稳健的监测量模型。介绍了一套 应用程序，并通过计算实例的对比，说明了偏最小二乘回归法较传统的多元线性回归方法的优越 性，展示了其良好的应用前景。

基于偏最小二乘回归法分析药用紫草抗肿瘤谱效关系

目的研究药用紫草高效液相色谱-质谱-多反应监测(UHPLC-QTRAP-MS/MS(MRM))特征轮廓谱与抗肿瘤活性的谱效关系,为明确紫草抗肿瘤作用物质基础提供依据。方法(2018年5月至2019年12月,数据来源于嘉应学院医学院客家药用生物资源研究所)采用UHPLC-QTRAP-MS/MS(MRM)技术建立药用紫草的特征轮廓谱,以A549细胞抑制率为药效指标,采用偏最小二乘回归法分析其谱效关系,并对部分化合物进行活性验证。结果分析辨识了24个与紫草抗肿瘤作用具有重要影响的成分,其作用相关性由高到低依次为峰59、9、66、32、62、45、46、58、43、71、13、63、41、44、5、39、34、65、49、21、12、3、22和60。验证结果显示紫草呋喃A(19.86±0.55)μmol/L、紫草素(1.10±0.05)μmol/L、紫草呋喃E(22.60±0.92)μmol/L、乙酰紫草素(2.53±0.11)μmol/L、去氧紫草素(5.43±0.24)μmol/L、异丁酰紫草素(2.16±0.10)μmol/L、β,β-二甲基丙烯酰紫草素(3.50±0.16)μmol/L和α-甲基丁酰紫草素(0.74±0.03)μmol/L对A549细胞均有一定抑制作用,其IC50值为0.74~22.60μmol/L,而阳性药紫杉醇的半数抑制浓度(IC50值)为(3.45±0.16)μmol/L。结论紫草的抗肿瘤药效是多种成分共同作用的结果,该研究初步明确了紫草抗肿瘤药效物质基础,为紫草后续研究和开发提供了科学依据。

利用偏最小二乘回归法对主轴热误差数值建模的研究

采用五点法测量了加工中心主轴系统的温度场和热误差数据,利用偏最小二乘回归法建立了两者的多元线性回归模型。经研究分析,该模型具有较强的预测能力和较为理想的精度,可以满足热误差实时补偿的需要。