一种基于拉曼光谱结合随机森林算法的汽油掺假鉴别分析方法

摘要

本发明提供了一种基于拉曼光谱结合随机森林算法的汽油掺假鉴别分析方法，对汽油样品进行光谱数据采集；采用小波变换对汽油样品的拉曼光谱数据进行预处理，并对小波变换的小波基函数和分解层数进行优化；对光谱预处理方法的参数进行优化；构建随机森林分类模型，对其决策树数目和决策树节点数数目进行优化；建立基于拉曼光谱的随机森林分类模型，利用随机森林分类模型预测预测集的汽油样品与掺混物，实现对随机森林分类模型的训练；对待测未知汽油样品采集光谱数据以及预处理，利用训练好的随机森林分类模型进行鉴别。本发明能够为汽油掺假物鉴别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。