Este artículo, basado en la tecnología de espectroscopía de fluorescencia de rayos X (XRF), establece modelos cuantitativos para la detección de contenidos de metales pesados en suelos (Cu, Zn, As, Pb, Cr) mediante la recopilación de valores espectrales de fluorescencia de rayos X de 87 muestras de suelo preparadas. Primero, se realizó la selección de variables mediante el algoritmo de retención iterativa de información (IRIV), seguido de la aplicación del algoritmo de umbral suave guiado (BOSS) bajo una estrategia de selección por frecuencia para obtener la frecuencia de cada variable, eligiendo como entradas finales las variables con una frecuencia de 30 o 35 veces o más, para construir un modelo de mínimos cuadrados parciales (PLS). Los resultados experimentales muestran que el algoritmo IRIV-BOSS con la estrategia de selección por frecuencia puede mejorar eficazmente la precisión de la predicción, con coeficientes de determinación para Cu, Zn, As, Pb, Cr en el conjunto de prueba de 0,9948, 0,9907, 0,9967, 0,9938, 0,9942 respectivamente, y el número de longitudes de onda características optimizadas de 69, 53, 60, 51, 67 respectivamente. El algoritmo IRIV-BOSS basado en la estrategia de selección por frecuencia puede eliminar variables interferentes de manera efectiva mientras conserva la información clave, mejorando la precisión predictiva del modelo y proporcionando apoyo teórico y valor práctico para la aplicación de la tecnología XRF en el análisis cuantitativo de metales pesados en suelos.

espectroscopía de fluorescencia de rayos X;metales pesados en suelos;selección de longitud de onda;algoritmo de retención iterativa de información;algoritmo de umbral suave guiado