【摘 要】
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煤中水分含量是煤质工业分析的主要指标之一,在煤的生产、运输以及加工利用过程中有着重要的指导意义,直接影响到相关企业的安全生产与经济效益。目前煤质水分传统的检测方法存在着分析耗时过长、重复性差等问题。近红外光谱技术能够实现快速、无损检测煤质的水分含量,有效解决了传统水分检测的问题,可以及时应对因煤质水分变化而带来的负面问题,以实现对煤更好的利用。本论文介绍了近红外光谱技术的原理、预处理方法、异常数据
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煤中水分含量是煤质工业分析的主要指标之一,在煤的生产、运输以及加工利用过程中有着重要的指导意义,直接影响到相关企业的安全生产与经济效益。目前煤质水分传统的检测方法存在着分析耗时过长、重复性差等问题。近红外光谱技术能够实现快速、无损检测煤质的水分含量,有效解决了传统水分检测的问题,可以及时应对因煤质水分变化而带来的负面问题,以实现对煤更好的利用。本论文介绍了近红外光谱技术的原理、预处理方法、异常数据剔除方法、样本集分类方法、特征波长选择方法以及相关的回归算法等。对13种相异煤样采集了不同含水量的O、M通道光谱各870条,剔除异常数据后,依据样本集分类方法分为校正集和预测集,并对原始光谱进行平滑（Smooth）、一阶求导（1-D）、多元散射校正（MSC）和标准归一化处理（SNV）处理;对原始光谱与各预处理光谱数据分别建立全波段的偏最小二乘（PLS）模型;通过相关系数法、连续投影算法（SPA）选择特征波长,建立对应的PLS、多元线性回归（MLR）模型;最后对原始光谱建立全波段的反向传输（BP）神经网络模型。基于全波段与相关系数法的建模中,O、M通道的原始光谱PLS建模结果均优于各预处理方法,表明各预处理对该方法的建模没有明显的优化作用;利用SPA特征波长选择法,O通道MLR建模结果最优为原始光谱,M通道中经Smooth处理后光谱信息得到增强,其MLR模型效果最优。对比各建模结果,对O、M通道基于原始光谱的全波段BP神经网络模型评价指标均优于上述方法,O通道中,校正集相关系数（Rc）为0.9789,校正集均方根误差（RMSEC）为2.5820,预测集相关系数（Rp）为0.9723,预测集均方根误差（RMSEP）为3.0556,对应剩余预测残差（RPD）为4.119;M通道中,Rc为0.9822,RMSEC 为 2.3968,Rp 为 0.9653,RMSEP 为 3.3458,对应 RPD 为 3.820。最后,分别利用O、M通道的最优模型对回归建模外的未知煤样光谱数据进行了预测,O通道中,对应相关系数、均方根误差、RPD分别为0.4322、16.0431、0.481;M通道中,对应相关系数、均方根误差、RPD分别为0.5932、7.2964、1.057。
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