拉曼光谱结合改进稀疏编码器特征优选的成品油混合浓度预测方法

成品油混合浓度的预测对成品油顺序输送过程中的安全监控、混油段分割具有重要的意义。本研究配制92#汽油-3#航煤以及3#航煤-0#车柴两组包含不同浓度的混合样品,并对其进行拉曼光谱采集;依次采用归一化、多元散射校正、BaselineWavelet基线校正3种光谱预处理方法进行优化;之后采用改进的栈式稀疏自编码器(Stacked Sparse Autoencoder, SSAE)模型对预处理之后的拉曼光谱进行稀疏特征提取,并结合全连接层进行回归预测;最后根据均方根误差(Root Mean Square Error, RMSE)和决定系数(R²)两项评价指标,与偏最小二乘回归(Partial Least Square Regression, PLSR)、最小二乘支持向量回归(Least Square Support Vector Machine, LSSVR)以及SSAE 3种模型进行对比。结果表明：改进的SSAE-FC模型表现出更优的预测精度和稳定性,92#汽油-3#航煤混油测试集的R²和RMSEC指标分别为0.9952和0.8932,3#航煤-...