一种结合SSA-FastICA算法和EMD-KPCA-LSTM模型的气体混合光谱分析方法

    公开(公告)号:CN119069028A

    公开(公告)日:2024-12-03

    申请号:CN202411128015.6

    申请日:2024-08-16

    Applicant: 安徽大学

    Abstract: 本发明涉及气体混合光谱分析领域,具体为一种结合SSA‑FastICA算法和EMD‑KPCA‑LSTM模型的气体混合光谱分析方法;采用基于贝叶斯优化的SG自适应滤波算法,设计一种SG滤波参数计算器,训练出的模型可实现自动寻找最优滤波参数,极大地提高了滤波效果,同时考虑到混合气体测量光谱谱线样本数较多和较少的情况,分别利用PCA‑FastICA算法和SSA‑FastICA算法来分离重叠混合的光谱谱线,最后通过EMD‑KPCA‑LSTM实现对混合气体中单一气体的分析;解决了当混合气体中气体种类较多时,同时待检测的组分物理、化学性质非常相似时,难以实现对混合气体组成成分的定性或定量检测的问题。

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