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申请/专利权人：西安石油大学
摘要：本发明提供了一种快速准确检测甲醇汽油中甲醇含量的方法，该方法利用拉曼光谱仪对若干甲醇汽油样品进行光谱数据采集，将获得的光谱采用小波变换进行预处理，然后将经过小波变换预处理后的光谱数据以2：1的比例划分为校正集和预测集，采用五折交叉验证以及网格搜索算法对最小二乘支持向量机校正模型的γ和δ2进行优化；以经过优化后的拉曼光谱作为输入变量以及γ和δ2构建了基于拉曼光谱的最小二乘支持向量机校正模型，用于预测集甲醇汽油样品中甲醇含量的预测。本发明为甲醇汽油品质检测提供有力的理论基础以及技术支持，同时，也为石油化工领域其他指标的分析检测提供一定的技术参考。
主权项：1.一种快速准确检测甲醇汽油中甲醇含量的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、对若干含有不同甲醇含量的甲醇汽油样品进行拉曼光谱数据的采集；S2、采用小波变换对采集的甲醇汽油样品的拉曼光谱数据进行预处理；S3、将预处理后的拉曼光谱数据划分为校正集和预测集，采用校正集光谱数据构建最小二乘支持向量机校正模型，并对小波变换参数进行优化；对小波变换进行优化时，优化小波变换的小波基函数和小波分解层数；S4、以优化后的小波变换处理后的数据作为输入变量构建最小二乘支持向量机校正模型，采用五折交叉验证以及网格搜索算法对最小二乘支持向量机校正模型的错误惩罚因子和核函数的宽度进行优化；S5、以S4中得到的最小二乘支持向量机校正模型的错误惩罚因子和核函数的宽度，建立基于拉曼光谱的最小二乘支持向量机校正模型，利用最小二乘支持向量机校正模型预测S3中预测集的甲醇汽油样品的甲醇含量，实现对最小二乘支持向量机校正模型的训练，得到训练好的最小二乘支持向量机校正模型；S6、对于待测甲醇含量的甲醇汽油，先进行S1至S2，然后将得到的数据输入S5得到的训练好的最小二乘支持向量机校正模型，得到甲醇含量。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安石油大学 一种快速准确检测甲醇汽油中甲醇含量的方法
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