基于支持向量机的X射线荧光光谱重金属检测模型的建立

李　芳　陆安祥,3　王纪华,3

(1.北京农业质量标准与检测技术研究中心，北京市农林科学院，北京 100097;2.农产品产地环境监测北京市重点实验室，北京 100097;3.农业部农产品质量安全风险评估实验室(北京)，北京 100097)



基于支持向量机的X射线荧光光谱重金属检测模型的建立

李芳1,2陆安祥1,2,3王纪华1,2,3

(1.北京农业质量标准与检测技术研究中心，北京市农林科学院，北京 100097;2.农产品产地环境监测北京市重点实验室，北京 100097;3.农业部农产品质量安全风险评估实验室(北京)，北京 100097)

目的意义：建立土壤中As、Cr、Cu、Pb、Zn等5种重金属的定量检测模型，为土壤重金属的快速检测提供一种新思路。方法：利用X射线荧光光谱技术结合支持向量机对土壤中的5种重金属元素进行定量检测，在对检测数据进行(-1,1)归一化处理以及K折交叉验证寻优的基础上，讨论了基于网格寻优算法、粒子群算法以及遗传算法的支持向量机回归模型，通过比较均方根误差，得出采用遗传算法进行优化后建模效果最佳。结果：将遗传算法参数设为进化代数200次，种群数量20，交叉率0.4，变异率0.1，在此条件下建模并验证模型准确度和精密度，得到5种重金属检测模型预测值与检测值间决定系数r2分别为0.9821、0.958、0.9764、0.9673和0.9684，交叉验证均方根误差与模型训练集、测试集均方根误差数值较低。结论：模型预测精度高，相关性显著，能够很好的预测土壤中的5种重金属含量，对于提高仪器的快速、准确测定有着重要的意义。

X射线荧光光谱重金属支持向量机遗传算法