基于特征提取的极限学习机算法在可调谐二极管激光吸收光谱学中的应用

采用波长为1570 nm的激光器分析了天然气背景下的硫化氢气体, 通过自动化配气站产生了体积分数为0~10-4的硫化氢混合气体, 获取了92组稳定状态的光谱数据, 采用极限学习机(ELM)的回归模型反演了硫化氢浓度。把非线性迭代偏最小二乘法引入到光谱预处理中, 利用光谱特征参量与浓度参量建立了回归模型, 采用五折交叉校验的方法对模型进行了评估。测试结果显示, 光谱数据采用特征提取后的预测精度比直接用ELM进行回归的提升了25%, 且模型运算时间由0.12 s缩短到了10 ms以下。特征提取预处理缩短了ELM模型的训练时间, 提高了分析仪的分析精度和实时性。