基于集成最小二乘支持向量机方法的近红外光谱分析

针对近红外（Near Infrared,NIR）光谱测量中的小样本问题。本文提出了一种集成最小二乘支持向量机（Ensemble Least Squares Support Vector Machine,ELS-SVM）新算法。首先使用随机子空间算法（Random Subspace Method,RSM）原始高维变量空间划分为若干个低维度的子空间,然后分别在各个子空间建立最小二乘支持向量机（LS-SVM）模型,最后构造一个集成结果来进行预测。针对一批柴油样本的实验结果表明,本法对柴油十六烷值的预测精度优于传统的LS-SVM方法。