【摘 要】
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土壤中的微塑料对环境安全和人类健康都会产生负面影响。本研究以聚乙烯(PE)或聚氯乙烯(PVC)与土壤的混合物为研究对象,对样本在0.8~1.6 THz光谱吸光度数据分别进行归一化,均值中心化和移动窗口平滑预处理,以最小二乘支持向量机模型(LS-SVM)、极限学习机模型(ELM)和偏最小二乘模型(PLS)对土壤中微塑料进行预测。以决定系数(R2)和均方根误差(RMSE)作为模型性能的评价指标。由建模结果可知:移动窗口平滑处理后的LS-SVM模型精度最高,其R2大于0.9600,RMSE小于0.0060。数据
【机 构】
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塔里木大学信息工程学院,浙江大学山东工业技术研究院,浙江大学生物系统工程与食品科学学院
【基金项目】
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新疆生产建设兵团重大科技项目子课题“盐碱水资源化利用关键技术研究与示范”(2018AA003-04)。
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土壤中的微塑料对环境安全和人类健康都会产生负面影响。本研究以聚乙烯(PE)或聚氯乙烯(PVC)与土壤的混合物为研究对象,对样本在0.8~1.6 THz光谱吸光度数据分别进行归一化,均值中心化和移动窗口平滑预处理,以最小二乘支持向量机模型(LS-SVM)、极限学习机模型(ELM)和偏最小二乘模型(PLS)对土壤中微塑料进行预测。以决定系数(R2)和均方根误差(RMSE)作为模型性能的评价指标。由建模结果可知:移动窗口平滑处理后的LS-SVM模型精度最高,其R2大于0.9600,RMSE小于0.0060。数据
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