一种基于线性特征分离的自适应多金属离子浓度回归预测方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于线性特征分离的自适应多金属离子浓度回归预测方法和系统，方法为：首先根据各波长点数据与浓度值线性相关性不同的特征将所有数据分为三部分：强线性相关部分、弱线性相关部分以及非线性相关部分；对于强线性相关部分采用偏最小二乘回归进行分析，对于弱线性相关部分采用人工神经网络进行回归分析，最后采用集成学习的方法对两种方式的预测结果进行综合分析得出最终的浓度预测值。本发明不仅能最大程度的提高数据的利用率，而且通过对具有不同特点的数据进行具有针对性的分析以达到降低预测误差的目的。