作者：周鹏; 杨玮; 李民赞; 郑立华; 陈玉青近红外光谱波长选择灰度关联土壤全氮极限学习机
摘要：为了克服近红外光谱的多重共线性、吸光度非线性等特点给土壤全氮含量预测带来的影响,引入灰度关联-极限学习机方法选择出具有较好预测能力的波长组合,以建立高精度土壤全氮含量预测模型。首先利用一阶微分光谱得到反映土壤全氮含量的敏感谱区,再利用灰度关联法得到土壤全氮含量的敏感波长,分别为1 007、1 128、1 360、1 596、1 696、1 836、2 149、2 262 nm。最后采用极限学习机,将上述敏感波长作为输入,建立了土壤全氮预测模型。作为对照,同时采用传统相关分析方法选择了敏感波长并建立了回归模型。2种建模结果表明,灰度关联-极限学习机建立的土壤全氮预测模型,其建模决定系数R2c为0.913 4,预测决定系数R2v为0.878 7,建模精度和预测精度都比传统建模方法高。特别在预测低氮含量土壤时,灰度关联-极限学习机方法优势更明显。
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