不同偏最小二乘法在化學需氧量近紅外光譜特征波段選擇中的應用

楊 瓊， 朱乾華， 任 鵬， 龍 帥， 楊季冬*,2

(1.長江師范學院化學化工學院，重慶 408100；2.重慶三峽學院化學及環境工程學院，重慶 404000；3.西南科技大學生命科學與工程學院，四川綿陽 621010)

化學需氧量(COD)為水體受污染程度的重要計量指標之一，因此，研究 COD 的測定方法具有重要意義。COD傳統的檢測方法有重鉻酸鹽法[1]、高錳酸鉀法[2]以及其它的方法[3，4]，但這些化學分析法操作繁瑣，需用重金屬藥品，可能造成二次污染。因此，建立一種快速無損且高效的COD的分析方法很有必要，近紅外光譜分析技術就能達到這一要求。

近紅外(NIR)光譜技術具有快速、準確、簡單和成本較低等優點，因此得到各行業的青睞[5]，且在COD檢測領域迅速發展[6,7]。近紅外光譜分析結果的準確性，取決于模型的合理使用和定標模型的質量好壞，所以必須選擇合適的模型建立方法。偏最小二乘法(PLS)是光譜數據處理常用的方法之一，且在使用中對其進行了改進[8]，并發展了間隔偏最小二乘法(iPLS)、前向、后向間隔偏最小二乘法(FiPLS，BiPLS)等建模方法。PLS法一般利用全波譜建立模型，為了盡可能選擇靈敏度較高的波段，以簡化模型、提高模型精度。本文在利用近紅外光譜法結合PLS研究COD的基礎上，提出一種基于iPLS、FiBLS和BiPLS的COD近紅外光譜特征波段選擇方法。將全譜波段等分為30、20、15、12個子區間，以PLS算法對全譜波段和每個子區間單獨進行回歸建模，然后以FiPLS 和BiPLS算法對各個區間進行重新組合并得出優化結果模型，用預測集標準偏差(RMSEP)和交叉驗證均方差(RMSECV)作為模型的評價參數。……