Este artigo, baseado na tecnologia de espectroscopia de fluorescência de raios X (XRF), estabeleceu modelos de detecção quantitativa para o conteúdo de metais pesados no solo (Cu, Zn, As, Pb, Cr) a partir da coleta dos valores espectrais de fluorescência de raios X de 87 amostras de solo preparadas. Primeiramente, foi realizada a seleção de variáveis pelo algoritmo de retenção iterativa de informação (IRIV) e, em seguida, combinada com o algoritmo de limiar suave orientado (BOSS) sob a estratégia de seleção por frequência para obter a frequência de cada variável, escolhendo como entrada final as variáveis que atingiram uma frequência de 30 ou 35 vezes ou mais, para construir um modelo de mínimos quadrados parciais (PLS). Os resultados experimentais mostraram que o algoritmo IRIV-BOSS com a estratégia de seleção por frequência pode melhorar efetivamente a precisão da previsão; os coeficientes de determinação para Cu, Zn, As, Pb e Cr no conjunto de teste foram respectivamente 0,9948, 0,9907, 0,9967, 0,9938 e 0,9942, e o número de comprimentos de onda característicos otimizados foi respectivamente 69, 53, 60, 51 e 67. O algoritmo IRIV-BOSS baseado na estratégia de seleção por frequência pode remover efetivamente variáveis interferentes enquanto mantém as informações chave, aumentando a precisão da previsão do modelo, fornecendo suporte teórico e valor prático para a aplicação da tecnologia XRF na análise quantitativa de metais pesados no solo.

espectroscopia de fluorescência de raios X;metais pesados no solo;seleção de comprimento de onda;algoritmo de retenção iterativa de informação;algoritmo de limiar suave orientado