科研产出
基于正交试验的粒子群优化算法对火焰原子吸收光谱法分析金元素参数的优化
《光谱学与光谱分析 》 2024 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：国内新一轮战略找矿行动全面启动,金矿产资源以其独特的稀有性和战略性具有特殊意义,其分析检测技术直接影响金元素的准确测试.以矿石中金元素为研究对象,采用正交试验设计方案对实验要素中的王水浓度、振荡时间和硫脲浓度进行方法测试,测定结果相对误差为量化指标;按照层次分析法(AHP)中确定要素指标、建立矩阵、一致性判断步骤计算要素权重为(0.252,0.159,0.589),通过客观赋权(CRITIC)法计算正交试验数据的对比强度和冲突性,计算要素权重为(0.452,0.172,0.377),提出基于AHP-CRITIC混合加权算法对要素权重综合分析,其结果为(0.314,0.075,0.611);利用粒子群算法构建粒子多维空间,通过粒子的速度和方向属性迭代位置设计算法流程图,在迭代过程中结合混合加权算法结果通过线性递减的方式校正惯性权重,优化粒子在迭代初期和末期的学习因子,结合正交试验结果利用粒子群算法建立目标适应度函数,改进算法流程,应用MATLAB软件仿真模拟粒子群迭代过程,从全局各位置和方向逐渐向最优组合收敛,得到优化后的粒子群算法寻找原子吸收光谱法分析金元素的最佳条件参数为王水浓度10.62%、振荡时间32.8 min、硫脲浓度9.5 g·L-1.粒子群优化算法验证结果表明,在分析条件最优化参数下对金标准分析物质GAu-15a、GAu-16b、GAu-17b、GAu-18b、GAu-19b、GAu-22a进行11次平行性试验测试,计算其平均值、相对误差和相对标准偏差指标,均满足《地质矿产实验室测试质量管理规范》,表明基于正交试验的粒子群优化算法对于原子吸收光谱法分析金元素参数的优化问题科学可行,验证了该优化算法的正确性和稳定性,对国内新一轮战略找矿事业提供新的研究思路.该方法提出混合加权算法结合进化计算技术对多目标参数寻求最优解,有望拓展于分析实验室其他领域的测试环境,更展望应用于寻求参数优化方向的科学研究中.
关键词： 金 层次分析法 CRITIC 混合加权 粒子群算法 原子吸收光谱法
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基于PSO-SVR模型的小麦赤霉病病穗率预测方法
《麦类作物学报 》 2023 北大核心 CSCD
摘要：为探寻小麦赤霉病病穗率预测方法，基于滁州市2005-2020年小麦赤霉病病穗率资料和对应气象资料，运用相关性及灰色关联分析法（GRA）确定小麦赤霉病主要气象影响因子并作为支持向量回归（SVR）模型的输入向量，再利用粒子群算法（PSO）优化SVR模型的惩罚因子C和核函数参数g,建立基于粒子群算法优化的小麦赤霉病预测支持向量回归模型。同时针对本地不同小麦品种，构建PSO-SVR-SOUTH和PSO-SVR-NORTH的PSO-SVR分模型，应用3种模型对滁州地区小麦赤霉病病穗率进行预测。结果表明，拔节期至灌浆期是影响滁州小麦赤霉病的重要时段，各生育时期内降水量、雨日数、湿度、日照等气象因子与赤霉病有高关联；PSO-SVR赤霉病病穗率预测模型的起报时间越接近灌浆期，其预测精度越高，测试样本的预测值与实测值相关系数最高达0.68,均方根误差最小为9.55%;按照不同小麦品种构建的PSO-SVR-SOUTH和PSO-SVR-NORTH模型的预测效果要优于原PSO-SVR模型，其中最迟起报时间的PSO-SVR-SOUTH和PSO-SVR-NORTH模型的平均绝对误差分别较原PSO-SVR模型减少了63.7%和20.8%,均方根误差RMSE较原有模型分别降低了61.6%和40.6%,相关系数分别提高了38.2%和29.4%,拟合优度R~2则分别提高了1.4倍和1.1倍。该模型业务服务效果较好，可用于本地小麦赤霉病预测。
关键词： 灰色关联分析 粒子群算法 支持向量回归 气象 小麦赤霉病 病穗率
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