CN101271063A - 气体红外光谱分析支持向量机校正模型方法的流程 - Google Patents

气体红外光谱分析支持向量机校正模型方法的流程 Download PDF

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谭华
白鹏
陈锐
杨牧
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Abstract

本发明公开了气体红外光谱分析支持向量机校正模型方法的流程。包括气体红外光谱数据样本建立流程;数据预处理流程;支持向量机校正模型训练与检验流程。所述气体红外光谱数据样本建立流程包括:制备已知浓度标准样气,用光谱仪对已知浓度的标准样气进行扫描;所述红外光谱数据预处理流程,是对所建立的训练样本和检验样本进行数据预处理,消除噪声和漂移的影响;所述支持向量机校正模型的训练与检验流程包括:校正模型训练流程,校正模型检验流程。经过上述流程的支持向量机校正模型可用于实际未知气体组分浓度的分析。具有简单,节省时间,使用方便的特点。应用本发明所述流程分析5组分气体组分浓度的时间小于10秒,分析的精度小于1%。

Description

气体红外光谱分析支持向量机校正模型方法的流程
技术领域
本发明涉及一种对气体组分浓度进行红外光谱分析支持向量机校正模型方法的流程,具体的说是通过建立气体红外光谱数据样本;红外光谱数据预处理;支持向量机校正模型的训练与检验等过程,利用已经训练和检验过的支持向量机校正模型,对输入的气体红外光谱数据样本进行分析计算,得出气体组分浓度方法的流程。
背景技术
气体红外光谱分析的方法有多种,传统的气体红外光谱分析方法主要有曲线拟合法、K矩阵法、P矩阵法、多元线性回归法、最小二乘法、偏最小二乘回归等。
上述方法对于气体组分气体吸收谱线不重叠、组分少的气体分析效果较好;但在处理含烃类等气体组分气体特征吸收谱线重叠严重的气体时,上述方法不能有效的进行分析。
同时,由于实际标定时难以制作海量的标定数据样本。例如,某气体的组分为5种,每种组分气体的浓度为0%-100%,如果每种组分气体浓度按1%的间隔标定100个点,则5组分气体需1005个标定数据样本。实际工作中,存在构造数量多且分布合理的气体样本是不容易实现的缺陷。
发明内容
本发明的目的在于提供一种具有流程简单、节省时间、使用方便的气体红外光谱分析支持向量机校正模型方法的流程。
为了克服现有技术的不足,本发明的技术方案是这样解决的:本发明的特点和显著的进步在于包括以下步骤:
1)、建立气体红外光谱数据样本;包括:
①、制备已知浓度的标准样气;
②、用光谱仪对已知浓度的标准样气进行扫描,建立已知浓度的标准样气红外光谱数据样本,样本的一部分作为训练样本,另一部分作为检验样本;
2)、对光谱数据进行预处理;包括
①、对所建立的训练样本和检验样本进行数据预处理;
②、对预处理的数据进行噪声和漂移的消除;
3)、支持向量机校正模型的训练与检验流程;包括:
①使用训练样本对支持向量机校正模型进行训练,确定支持向量机的类型、核函数、惩罚因子C及损失函数ε的数值;
②、用检验样本对支持向量机校正模型进行检验,检验满足偏差要求,支持向量机校正模型有关参数被最终确定,确定参数后的支持向量机校正模型可用于实际未知气体组分浓度的分析。
所述的支持向量机校正模型在使用前要进行训练,包括:
(1)首先,确定支持向量机校正模型参数,包括支持向量机类型、核函数、惩罚因子C及损失函数ε的数值;
(2)其次,用一部分已知浓度的标准样气红外光谱数据样本对支持向量机校正模型进行训练,确定支持向量机类型、核函数、惩罚因子C及损失函数ε的数值;
(3)训练时,已知浓度的气体红外光谱数据样本作为支持向量机校正模型的输入,输出为气体组分浓度;
(4)、当输出的气体组分浓度与已知的气体组分浓度的偏差满足要求时,训练结束;
(5)、当输出的气体组分浓度与已知的气体组分浓度的偏差不满足要求时,进行误差计算分析;
(6)、根据误差计算分析结果,调整支持向量机校正模型参数;
(7)、将调整后的参数应用于支持向量机校正模型中,再次重复上述(3)、(4)的训练。
所述的支持向量机校正模型在使用前要进行检验,包括:
(1)、用另一部分已知浓度的标准样气红外光谱数据样本对支持向量机校正模型的参数进行检验,首先,检验是否满足偏差要求,若满足偏差要求,支持向量机校正模型有关参数被最终确定,确定参数后的支持向量机校正模型可用于实际未知气体组分浓度的分析;
(2)、若不满足偏差要求,需要重新调整支持向量机校正模型有关参数,重新对支持向量机校正模型进行检验,如果满足偏差要求,可用于实际未知气体组分浓度的分析。
本发明与现有的分析方法的流程相比,由于采用了支持向量机校正模型,流程具有简单,节省时间,使用方便的特点。
应用本发明所述流程分析5组分气体组分浓度的时间小于10秒,分析的精度小于1%。
附图说明
图1为本发明所述流程原理示意图。
图2为本发明所述支持向量机校正模型训练流程图。
图3为本发明所述支持向量机校正模型检验流程图。
具体实施方式
附图为本发明的一个实施例。
下面结合附图和实施例,对本发明内容作进一步的详细说明,但本发明不限于这个实例。
如附图1所示,本发明的特点和显著的进步在于所述的流程包括气体红外光谱数据样本建立流程;红外光谱数据预处理流程;支持向量机校正模型的训练与检验流程。
所述气体红外光谱数据样本建立流程,包括
1)制备已知浓度的标准样气;
2)用光谱仪对已知浓度的标准样气进行扫描,建立已知浓度的标准样气红外光谱数据样本,样本的一部分作为训练样本,另一部分作为检验样本;
所述红外光谱数据预处理流程,是对所建立的训练样本和检验样本进行数据预处理;对预处理的数据进行噪声和漂移的消除;
支持向量机校正模型的训练与检验流程,包括使用训练样本对支持向量机校正模型进行训练,确定支持向量机的类型、核函数、惩罚因子C及损失函数ε的数值;用检验样本对支持向量机校正模型进行检验,检验满足偏差要求,支持向量机校正模型有关参数被最终确定,确定参数后的支持向量机校正模型可用于实际未知气体组分浓度的分析。
下面针对具体的内容分步进行描述:
1、气体样本组分浓度情况的确定
气体样本组分浓度的确定是流程建立的基础工作。气体样本组分浓度的确定,通过如下的技术手段进行:
1)调查与查阅有关气体情况的文献资料;
2)进行统计分析加工;
3)考虑实际应用的需要。
2、红外光谱数据样本的建立
1)制备已知浓度的气体样本;
2)用光谱仪对已知浓度的气体样本进行扫描,光谱仪的输出为与已知浓度对应的红外光谱数据样本。样本的一部分作为训练样本,另一部分作为检验样本。
3)红外光谱数据样本的结构为:
Figure A20081001814600081
其中,xi×Rd为在d维实域空间R上的第n个气体样本,
Figure A20081001814600082
为在扫描波长范围内L个光谱数据。
3、红外光谱数据样本数据预处理
用数据预处理方法对红外光谱数据进行预处理;对预处理的数据进行噪声和漂移的消除,提高气体分析精度。
数据预处理方法可以是目前能对红外光谱数据样本进行预处理的任何方法,本发明不做限定。
4、支持向量机校正模型的训练与检验
用红外光谱数据样本对支持向量机校正模型进行训练和检验。
1)支持向量机校正模型训练流程
用红外光谱数据样本对支持向量机校正模型进行训练,如附图2所示。
(1)首先,确定支持向量机校正模型参数,包括支持向量机类型、核函数、惩罚因子C及损失函数ε的数值等。
(2)然后用一部分样本对支持向量机校正模型进行训练,确定支持向量机类型、核函数、惩罚因子C及损失函数ε的数值。
(3)训练时,已知浓度的气体红外光谱数据样本
Figure A20081001814600091
作为支持向量机校正模型的输入,输出为气体组分浓度。当输出的气体组分浓度与已知的气体组分浓度的偏差满足要求时,训练结束。
2)支持向量机校正模型检验流程
如附图3所示。检验时,用另一部分样本对支持向量机校正模型进行检验,检验满足偏差要求,支持向量机校正模型有关参数被最终确定,确定参数后的支持向量机校正模型可用于实际未知气体组分浓度的分析。
实施例
下面是发明人给出的一个实例,但本发明不限于这个实例。
在本实例中,待测的气体由乙烷、丙烷2种气体组成。使用的光谱仪为红外傅立叶光谱仪,在4000cm-1-400cm-1波数范围进行扫描,可获得1860个红外透过率光谱数据,覆盖被测气体组分气体的主、次特征吸收谱线。
在本实例中,气体组分气体的特征吸收谱线如表1所示。
表1气体组分气体特征吸收谱线
Figure A20081001814600092
从表1中可以看出,气体组分气体乙烷、丙烷的主特征吸收谱线和次特征吸收谱线的间隔很小,重叠严重。
本发明气体红外光谱分析支持向量机校正模型方法的流程如下:
1)红外光谱数据样本的建立
(1)制备已知浓度的标准样气
用标准纯乙烷、丙烷气体按照表2的浓度进行配制,配制14个标准样气样本。
表2标准样气组分浓度表
(2)用红外光谱仪对已知浓度的14个标准样气样本进行扫描,建立已知浓度的标准样气红外光谱数据样本
将配制好的14个标准样气样本,逐一导入红外光谱仪进行扫描,红外光谱仪扫描范围为400cm-1-4000cm-1,获得14个红外光谱数据样本,每一个红外光谱数据样本由1860个红外透过率光谱数据组成。红外光谱数据样本的结构为:
Figure A20081001814600102
其中,xi×Rd为在d维实域空间R上的第n个气体样本,
Figure A20081001814600103
为在扫描波长范围内L个光谱数据。
其中,序号为奇数的部分作为训练样本,序号为偶数的部分作为检验样本。
2)红外光谱数据样本数据预处理
本发明采用数据归一扩展法对红外光谱仪输出的透射光谱数据进行预处理。
归一是把红外光谱数据样本归为统一的模式下,避免光谱数据大小不一,归一后值常为0到1,简单说就是统一标准,消除噪声和漂移的影响;扩展是将归一的光谱数据进行放大,便于支持向量机校正模型对红外光谱数据微小变化细节的处理,提高分析准确性和分辨率。
数据归一扩展,可用如下的公式来描述。
Figure A20081001814600111
式中,xav是气体红外光谱数据样本的平均值,l为光谱数据点的个数,A为放大倍数。
3)、训练与检验过程
1)校正模型训练流程
使用表2中序号为奇数的样本对支持向量机校正模型进行训练,确定支持向量机的类型、核函数、惩罚因子C及损失函数ε的数值。
训练时,用表2中序号为奇数的已知浓度的红外光谱数据样本
Figure A20081001814600112
作为支持向量机校正模型的输入,输出为表2中气体的组分浓度。调整支持向量机的类型、核函数、惩罚因子C及损失函数ε的数值等参数,当输出的气体组分浓度与已知的气体组分浓度一致时,训练结束。
本实施例的支持向量机的类型为ε-SVM;核函数为线性核函数;惩罚因子C的数值取C=16;损失函数ε的数值取0.02。
2)校正模型训练流程
检验时,用表2中序号为偶数的已知浓度的红外光谱数据样本作为支持向量机校正模型的输入,对支持向量机校正模型进行检验,输出为表2中序号为偶数的气体组分浓度。如果检验满足偏差要求,支持向量机校正模型有关参数被最终确定,确定参数后的支持向量机校正模型可用于实际未知气体组分浓度的分析。
根据上述过程,乙烷、丙烷气体的检验计算结果如表3所示。
表3气体组分浓度检验计算结果表
Figure A20081001814600121

Claims (3)

1、一种气体红外光谱分析支持向量机校正模型方法的流程,其特征在于包括以下步骤:
1)、建立气体红外光谱数据样本;包括:
①、制备已知浓度的标准样气;
②、用光谱仪对已知浓度的标准样气进行扫描,建立已知浓度的标准样气红外光谱数据样本,样本的一部分作为训练样本,另一部分作为检验样本;
2)、对光谱数据进行预处理;包括:
①、对所建立的训练样本和检验样本进行数据预处理;
②、对预处理的数据进行噪声和漂移的消除;
3)、支持向量机校正模型的训练与检验流程;包括:
①使用训练样本对支持向量机校正模型进行训练,确定支持向量机的类型、核函数、惩罚因子C及损失函数ε的数值;
②、用检验样本对支持向量机校正模型进行检验,检验满足偏差要求,支持向量机校正模型有关参数被最终确定,确定参数后的支持向量机校正模型可用于实际未知气体组分浓度的分析。
2、根据权利要求1所述的气体红外光谱分析支持向量机校正模型方法的流程,其特征在于所述的支持向量机校正模型在使用前要进行训练,包括:
(1)首先,确定支持向量机校正模型参数,包括支持向量机类型、核函数、惩罚因子C及损失函数ε的数值;
(2)其次,用一部分已知浓度的标准样气红外光谱数据样本对支持向量机校正模型进行训练,确定支持向量机类型、核函数、惩罚因子C及损失函数ε的数值;
(3)训练时,已知浓度的气体红外光谱数据样本作为支持向量机校正模型的输入,输出为气体组分浓度;
(4)、当输出的气体组分浓度与已知的气体组分浓度的偏差满足要求时,训练结束;
(5)、当输出的气体组分浓度与已知的气体组分浓度的偏差不满足要求时,进行误差计算分析;
(6)、根据误差计算分析结果,调整支持向量机校正模型参数;
(7)、将调整后的参数应用于支持向量机校正模型中,再次重复上述(3)、(4)的训练。
3、根据权利要求1所述的气体红外光谱分析支持向量机校正模型方法的流程,其特征在于所述的支持向量机校正模型在使用前需要进行检验,包括:
(1)、用另一部分已知浓度的标准样气红外光谱数据样本对支持向量机校正模型的参数进行检验,首先,检验是否满足偏差要求,若满足偏差要求,支持向量机校正模型有关参数被最终确定,确定参数后的支持向量机校正模型可用于实际未知气体组分浓度的分析;
(2)、若不满足偏差要求,需要重新调整支持向量机校正模型有关参数,重新对支持向量机校正模型进行检验,如果满足偏差要求,可用于实际未知气体组分浓度的分析。
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