四种算法用于近红外测定制浆材材性的对比研究
本文关键词:四种算法用于近红外测定制浆材材性的对比研究
【摘要】:采集了常见制浆材(桉木、相思木及杨木)样品的近红外光谱,测定了样品的基本密度、综纤维素、木质素和苯醇抽出物含量,用人为控制水分的方法测定了样品的水分含量。对原始光谱进行预处理后,分别运用偏最小二乘法(PLS)、LASSO算法、支持向量机法(SVR)和人工神经网络法(BP-ANN)建立基本密度、水分含量、综纤维素、木质素和苯醇抽出物含量的预测模型。对预测模型进行独立验证,结果显示:LASSO算法建立的基本密度和综纤维素模型性能最优,其预测均方根误差(RMSEP)分别为0.006 3 g/cm~3和0.49%,绝对偏差(AD)范围分别为-0.008 8~0.009 6 g/cm~3和-0.85%~0.87%;PLS建立的水分含量模型及苯醇抽出物模型最优,RMSEP值分别为1.21%和0.24%,AD范围分别为-1.99%~2.03%和-0.35%~0.38%;SVR建立的木质素模型最优,RMSEP值为0.43%,AD范围为-0.76%~0.74%,均满足制浆造纸工业中对误差的要求。
【作者单位】: 中国林业科学研究院林产化学工业研究所;生物质化学利用国家工程实验室;国家林业局林产化学工程重点开放性实验室;江苏省生物质能源与材料重点实验室;南京林业大学林业资源高效加工利用协同创新中心;南京林业大学轻工科学与工程学院;
【关键词】: 近红外光谱 制浆材 材性 算法
【基金】:国家林业局948技术引进项目(2014-4-31) 江苏省生物质能源与材料重点实验室项目基金(JSBEM-S-201510) 江苏省自然科学基金(BK20160151)
【分类号】:TS72;O657.33
【正文快照】: WU TingWU Ting1,FANG Gui-gan1,2,LIANG Long1,LIN Yan1,XIONG Zhi-xin2,3(1.Institute of Chemical Industry of Forest Products,CAF;National Engineering Lab.for Biomass Chemical Utilization;Key and Open Lab.of Forest Chemical Engineering,SFA;Key Lab.of Biomass
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,本文编号:1060086
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