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遗传算法与偏最小二乘结合的化学光谱变量选择方法

news 2025/9/22 8:52:10

一、方法原理与优势

1. 核心思想
遗传算法（GA）通过模拟自然选择的全局搜索能力，优化偏最小二乘（PLS）模型的变量选择与参数配置，解决以下问题：

高维数据降维：从数万波长点中筛选关键特征
多重共线性消除：避免相邻波长点的冗余信息
模型稳定性提升：通过进化策略避免局部最优解

2. 算法优势

维度	传统PLS	GA-PLS
变量选择	全变量建模	全局搜索最优子集
模型复杂度	固定成分数	自适应确定最佳成分数
抗噪能力	易受噪声干扰	通过进化淘汰噪声变量
计算效率	O(n³)复杂度	O(kn²)（k为种群规模）

二、算法实现流程

1. 编码策略

二进制编码：每个染色体表示变量选择状态（0-未选中，1-选中）

% 示例：200波长点的染色体编码
chromosome = [1,0,1,0,...,1](@ref); % 1表示选中该波长

实数编码：染色体元素为变量权重系数（需归一化）

2. 适应度函数设计

function fitness = calc_fitness(chromosome, X, Y)% 提取选中变量selected = find(chromosome==1);X_sub = X(:,selected);% PLS建模与交叉验证[X_load, Y_load, ~, ~, stats] = plsregress(X_sub, Y, 10);rmse_cv = sqrt(mean(stats{2}.^2)); % 交叉验证RMSE% 适应度值（误差倒数）fitness = 1 / (rmse_cv + 1e-6);
end

3. 遗传操作参数

参数	典型值	作用说明
种群规模	30-50	平衡搜索广度与计算效率
交叉概率	0.6-0.8	控制基因重组强度
变异概率	0.01-0.1	防止早熟收敛
迭代次数	50-100	确保收敛性
精英保留数	2-3	保留最优基因

三、MATLAB实现示例

1. 数据预处理

% 加载光谱数据（示例：柴油近红外光谱）
load('diesel_nir.mat'); % X: 59×204光谱矩阵, Y: 59×1质量分数% 数据标准化
[X_scaled, mu, sigma] = zscore(X);
Y_scaled = zscore(Y);

2. 遗传算法主程序

% 参数设置
nVar = size(X,2); % 变量数
options = optimoptions('ga',...'PopulationSize',40,...'CrossoverFcn',{@crossoverheuristic,0.8},...'MutationFcn',{@mutationadaptfeasible,0.05},...'Generations',80,...'PlotFcn',{@gaplotbestf,@gaplotstopping});% 运行遗传算法
[best_chromosome, fval] = ga(@(chr)calc_fitness(chr,X_scaled,Y_scaled),...nVar,[],[],[],[],zeros(nVar,1),ones(nVar,1),[],options);

3. 结果可视化

% 选中变量位置
selected_wavelengths = find(best_chromosome==1);% 绘制光谱特征
figure;
plot(lamda(selected_wavelengths), 'r', 'LineWidth',2);
hold on;
plot(lamda, 'b--');
xlabel('波长(nm)');
ylabel('吸光度');
legend('选中波长','全谱范围');
title('GA-PLS特征选择结果');

参考代码遗传算法与偏最小二乘结合，应用于化学光谱的变量选择问题 www.youwenfan.com/contentcnh/54944.html