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润滑油是农业机械正常作业的必要物资,农业机械发动机工作的动力性、安全性、经济性以及寿命与润滑油状况有着紧密联系。污染浓度作为油液的综合评价指标,常规的实验室检测耗时长、成本高,所以开发高效的润滑油污染浓度检测技术具有重要意义。提出了一种基于近红外光谱技术的农机润滑油污染浓度的检测方法,同时针对随机蛙跳(RF)特征波长选择算法中迭代次数大,结果再现性低等缺点,提出了一种迭代保留信息变量的随机蛙跳(IRIV-RF)特征波长选择算法。该算法一方面利用迭代保留信息变量(IRIV)算法提取出强信息变量和弱信息变量,将其作为RF算法中的初始变量集,消除初始变量集的随机性对结果再现性的影响。另一方面通过对变量按被选概率值由大到小正向排序后,从首个波长开始依次增加一个波长建立偏最小二乘回归(PLSR)模型,选择交叉验证均方根误差(RMSECV)值最小时的变量子集为特征波长,消除RF算法所提取的特征波长数量的不确定性。利用近红外光谱仪采集自行配制的101份不同污染浓度的农机润滑油原始光谱数据,选用三种不同的预处理方法分别对原始光谱进行处理,确定最佳的预处理方法为变量标准化(SNV)。在此基础上通过RF,IRIV和IRIV-RF三种算法分别对全谱进行特征波长选择,并建立PLSR模型。通过对全谱-PLSR,RF-PLSR,IRIV-PLSR以及IRIV-RF-PLSR模型的预测精度进行比较,结果表明,经过IRIV-RF算法提取特征波长后所建立的PLSR模型预测精度最高,预测相关系数(Rp)为0.965 7,预测均方根误差(RMSEP)为9.0584,显著提升了预测精度与运行效率,降低模型复杂程度。IRIV-RF是一种有效的特征波长选择算法,研究证明了近红外光谱联合改进的IRIV-RF算法检测农机润滑油污染浓度的可行性,为鉴定润滑油品质提供了一种新的思路。 相似文献
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农机总动力的预测可以为农业装备需求规划提供数据参考,以黑龙江省农机总动力数据作为研究对象,应用混沌理论中G-P算法计算农机总动力的关联维数,将求出的关联维数与灰色系统理论中的灰色关联分析法相结合研究其影响因素,建立了农机总动力灰色多变量预测模型GM(1,m).计算结果:应用Matlab软件编程计算得到了农机总动力7个具体的主导影响因素,并建立了农机总动力的灰色多变量GM(1,7)预测模型,模型的平均相对误差为2.14%,由结果对比可知该预测模型的预测结果高于GM(1,1),方法具有一定的预测精度与科学性. 相似文献
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