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基于iPLS的矿井突水激光诱导荧光光谱特征波段筛选
基于iPLS的矿井突水激光诱导荧光光谱特征波段筛选
摘要：
随着矿井深入开采，突水事件成为矿井安全管理的重要问题。迅速准确地检测矿井突水是保障矿工生命安全的关键。本文提出了一种基于改进偏最小二乘回归(iPLS)的矿井突水激光诱导荧光光谱特征波段筛选方法，该方法综合考虑了光谱数据和突水情况之间的关系，能够有效地提高矿井突水的检测精度。
关键词：矿井突水，激光诱导荧光光谱，特征波段筛选，iPLS
1.引言
矿井突水事件是矿井开采过程中常见的一种事故，它严重威胁着矿工的生命安全。因此，快速准确地检测矿井突水成为矿井安全管理的关键问题之一。
近年来，激光诱导荧光光谱被广泛应用于矿井突水检测领域。激光诱导荧光光谱通过激光激发样品产生荧光信号，然后通过光谱仪采集样品的荧光光谱。不同类型的突水会导致样品的荧光光谱发生变化，因此可以通过分析样品的荧光光谱来检测突水情况。
然而，由于激光诱导荧光光谱具有大量的光谱波段，选择合适的特征波段对突水识别至关重要。因此，本文提出了一种基于iPLS的特征波段筛选方法，以提高矿井突水检测的准确性和稳定性。
2.原理
2.1激光诱导荧光光谱
激光诱导荧光光谱是利用激光对样品进行激发，然后通过光谱仪采集样品的荧光光谱。样品的荧光光谱由多个光谱波段组成，每个波段对应着样品荧光信号的强度。不同类型的突水会导致样品的荧光光谱发生变化。
2.2iPLS
iPLS是一种改进的偏最小二乘回归方法，可以通过最小化模型的误差来选择最佳的特征波段。iPLS首先对光谱数据进行预处理，然后利用偏最小二乘回归方法建立模型。通过重复这个过程，最终选择出最佳的特征波段。
3.方法
3.1数据预处理
由于激光诱导荧光光谱存在光谱强度差异和噪声干扰等问题，需要对光谱数据进行预处理。本文使用了常见的预处理方法，包括光谱归一化、光谱平滑和光谱去背景等。
3.2iPLS建模与特征波段筛选
通过iPLS建模，可以建立突水情况与光谱数据之间的关系。首先，将训练集和测试集分成若干子集。然后，将每个子集的光谱数据与突水情况进行iPLS建模，得到每个子集的特征波段。
最后，通过合并所有子集的特征波段，得到最佳的特征波段。通过比较不同特征波段的模型预测误差，选择最佳的特征波段。
4.实验与分析
本文使用了实际矿井突水数据进行实验与分析。实验结果表明，基于iPLS的特征波段筛选方法能够有效地提高矿井突水的检测精度。与传统的方法相比，本文方法能够准确地识别不同类型的突水，并具有较高的稳定性和鲁棒性。
5.结论
本文提出了一种基于iPLS的矿井突水激光诱导荧光光谱特征波段筛选方法，通过综合考虑光谱数据和突水情况之间的关系，提高了矿井突水的检测精度。实验结果表明，该方法具有较高的准确性和稳定性，能够满足实际应用需求。
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