【摘 要】
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为了研究不同光谱输入方法对柴油运动粘度预测模型的影响,本文对预处理后的柴油光谱进行主成分分析（PCA）得到的前6个主成分（PCs）、建立偏最小二乘（PLS）回归曲线选取有效波长（EWs）和运
【机 构】
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东华大学机械工程学院,台州学院,台州市质量技术监督检测研究院
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为了研究不同光谱输入方法对柴油运动粘度预测模型的影响,本文对预处理后的柴油光谱进行主成分分析（PCA）得到的前6个主成分（PCs）、建立偏最小二乘（PLS）回归曲线选取有效波长（EWs）和运用偏最小二乘回归（PLSR）建模得到的14个潜变量（LVs）,将三者分别输入至最小二乘支持向量机（LS-SVM）,对结果进行比较分析表明:LVs-LS-SVM建模得到的结果为柴油运动粘度(RPre2=0.839,RMSEP=0.317,RPD=1.54),优于EWs-LS-SVM和PCs-LS-SVM模型,为柴油参数测定便携式仪器的开发奠定基础。
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