基于GSA的厌氧发酵原料碳氮比NIRS快速检测
文献类型：期刊论文
| 作者 | 刘金明4; 程秋爽4; 甄峰2 ; 许永花4; 李文哲4; 孙勇4
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| 刊名 | 农业机械学报
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| 出版日期 | 2019 |
| 卷号 | 50.0期号:011页码:323 |
| 关键词 | 厌氧发酵 碳氮比 近红外光谱 偏最小二乘回归 遗传模拟退火算法 |
| ISSN号 | 1000-1298 |
| 英文摘要 | 在以预处理后玉米秸秆、秸秆粪便混合物为原料进行厌氧发酵生产沼气时,为了对厌氧发酵原料碳氮比进行快速检测,将近红外光谱(NIRS)与偏最小二乘(PLS)回归相结合构建快速检测模型,并基于遗传模拟退火算法(GSA)构建遗传模拟退火区间偏最小二乘算法(GSA-iPLS)和双重遗传模拟退火偏最小二乘算法(DGSA-PLS)分别用于特征谱区优选和特征波长点优选,以提高回归模型的检测精度和效率。全谱1 844个波长点经GSA-iPLS进行谱区优选后,得到641个波长变量,再经DGSA-PLS进行特征波长点优选后,得到628个波长变量。DGSA-PLS回归模型验证集的决定系数(Rp^2)为0. 920,预测均方根误差为7. 178,相对分析误差为3. 805。与全谱建模相比,DGSAPLS模型的RMSEP减小了15. 87%。通过波长优选,参与建模的波长点数量显著减少,有效降低了变量维度和模型复杂度,提升了预测精度和预测能力。本文通过优选碳氮比的敏感波长变量,有效提高了预测模型的鲁棒性,为直接、快速、准确测量厌氧发酵原料的碳氮比提供了新途径。 |
| 语种 | 英语 |
| 源URL | [http://ir.giec.ac.cn/handle/344007/34343]  |
| 专题 | 中国科学院广州能源研究所 |
| 作者单位 | 1.黑龙江省寒地农业可再生资源利用技术及装备重点实验室 2.中国科学院广州能源研究所 3.黑龙江八一农垦大学 4.东北农业大学 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 刘金明,程秋爽,甄峰,等. 基于GSA的厌氧发酵原料碳氮比NIRS快速检测[J]. 农业机械学报,2019,50.0(011):323. |
| APA | 刘金明,程秋爽,甄峰,许永花,李文哲,&孙勇.(2019).基于GSA的厌氧发酵原料碳氮比NIRS快速检测.农业机械学报,50.0(011),323. |
| MLA | 刘金明,et al."基于GSA的厌氧发酵原料碳氮比NIRS快速检测".农业机械学报 50.0.011(2019):323. |
入库方式： OAI收割
来源：广州能源研究所
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