为了提升便携式近红外光谱仪对未知样品的预测能力，本文提出了一种基于多模型加权预测的近红外定量分析方法。首先利用便携式近红外光谱仪对酒醅样本光谱数据进行采集，将采集后的数据进行划分，分别构成按训练集、验证集、盲测集，然后基于不同准则选取多个基础模型，并基于模型相关系数值进行模型权重计算，最终结合权重值进行多模型加权预测。对比传统单模型建模预测结果，多模型加权预测方法对酒醅样本各成分预测的准确率平均提升了约11%。结果表明，基于多模型加权预测的近红外定量分析方法有效提升了模型预测准确率，是一种可以在便携式近红外光谱仪数据建模中推广应用的实用方法。
刘浩,李光尧,贾利红,王毅,张国宏.基于多模型加权预测的近红外定量分析方法[J].科研仪器案例成果数据库,2023,(0).
