农业机械学报

作者：刘金明,程秋爽,甄峰,许永花,李文哲,孙勇

单位：东北农业大学;黑龙江八一农垦大学,东北农业大学,中国科学院广州能源研究所,东北农业大学,东北农业大学,东北农业大学,

关键词：厌氧发酵;碳氮比;近红外光谱;偏最小二乘回归;遗传模拟退火算法

基金：“十二五”国家科技支撑计划项目（2015BAD21B03）和中国科学院可再生能源重点实验室开放基金项目（Y907k81001）

在以预处理后玉米秸秆、秸秆粪便混合物为原料进行厌氧发酵生产沼气时，为了对厌氧发酵原料碳氮比进行快速检测，将近红外光谱(NIRS)与偏最小二乘(PLS)回归相结合构建快速检测模型，并基于遗传模拟退火算法(GSA)构建遗传模拟退火区间偏最小二乘算法(GSA-iPLS)和双重遗传模拟退火偏最小二乘算法(DGSA-PLS)分别用于特征谱区优选和特征波长点优选，以提高回归模型的检测精度和效率。全谱1844个波长点经GSA-iPLS进行谱区优选后，得到641个波长变量，再经DGSA-PLS进行特征波长点优选后，得到628个波长变量。DGSA-PLS回归模型验证集的决定系数(R2p)为0.920，预测均方根误差为7.178，相对分析误差为3.805。与全谱建模相比，DGSA-PLS模型的RMSEP减小了15.87%。通过波长优选，参与建模的波长点数量显著减少，有效降低了变量维度和模型复杂度，提升了预测精度和预测能力。本文通过优选碳氮比的敏感波长变量，有效提高了预测模型的鲁棒性，为直接、快速、准确测量厌氧发酵原料的碳氮比提供了新途径。

来源：2019年第11期

《农业机械学报》期刊编辑部

查看农业机械学报杂志2019年第11期