基于频次优选策略与IRIV-BOSS的土壤重金属含量预测研究

任顺; 丁浩; 洪子钰; 陆旻波

doi:10.12452/j.fxcsxb.240927418

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基于频次优选策略与IRIV-BOSS的土壤重金属含量预测研究

更新时间：2025-07-11

- 基于频次优选策略与IRIV-BOSS的土壤重金属含量预测研究
- Analysis of Heavy Metals Content in Soil by XRF Spectroscopy Based on the Frequency-based Optima Strategy with IRIV-BOSS
- 分析测试学报 2025年44卷页码：1-7
- 作者机构：
  
  1.三峡大学计算机与信息学院，湖北宜昌 443002
  2.三峡大学水电工程智能视觉监测湖北省重点实验室，湖北宜昌 443002
- 作者简介：
  
  任顺，博士，副教授，研究方向：光谱分析、模式识别等，E-mail：renshun@ctgu.edu.cn
- 基金信息：
  
  国家重点研发计划重点专项项目(2024YFD1702005);地方高校能源和环境材料化学学科创新引智基地项目(D20015)
- DOI：10.12452/j.fxcsxb.240927418
  中图分类号： O657.34;TB9
- 收稿日期：2024-09-27，
  
  修回日期：2024-12-10，
  
  录用日期：2025-01-21，
  
  网络出版日期：2025-07-11，
  
  纸质出版日期：2025-08-15
- 稿件说明：
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任顺,丁浩,洪子钰,陆旻波.基于频次优选策略与IRIV-BOSS的土壤重金属含量预测研究[J].分析测试学报,2025,44(08):1-7.

REN Shun,DING Hao,HONG Zi-yu,LU Min-bo.Analysis of Heavy Metals Content in Soil by XRF Spectroscopy Based on the Frequency-based Optima Strategy with IRIV-BOSS[J].Journal of Instrumental Analysis,2025,44(08):1-7.
任顺,丁浩,洪子钰,陆旻波.基于频次优选策略与IRIV-BOSS的土壤重金属含量预测研究[J].分析测试学报,2025,44(08):1-7. DOI： 10.12452/j.fxcsxb.240927418.

REN Shun,DING Hao,HONG Zi-yu,LU Min-bo.Analysis of Heavy Metals Content in Soil by XRF Spectroscopy Based on the Frequency-based Optima Strategy with IRIV-BOSS[J].Journal of Instrumental Analysis,2025,44(08):1-7. DOI： 10.12452/j.fxcsxb.240927418.

摘要

该文基于XRF光谱技术，通过采集87个配制土壤样品的 X 射线荧光光谱值，建立了多种土壤重金属（Cu、Zn、As、Pb、Cr）含量的定量检测模型。首先通过迭代信息保留算法（IRIV）进行变量筛选，其次结合频次优选策略下的引导软阈值算法（BOSS）得到各变量频次，选择频次达到30或35次以上的变量作为最终建模输入，建立偏最小二乘（PLS）模型。实验结果显示，经过频次优选策略的IRIV-BOSS算法能有效提升预测精度，Cu、Zn、As、Pb、Cr在测试集的决定系数分别为：0.994 8、0.990 7、0.996 7、0.993 8、0.994 2，经优选后的特征波长个数分别为：69、53、60、51、67。基于频次优选策略的IRIV-BOSS算法能够在有效去除干扰变量的同时，保留关键信息，提高模型预测精度，为XRF技术在土壤重金属定量分析中的应用提供了理论支撑和实践价值。

Abstract

In X-ray fluorescence（XRF） spectroscopy analysis of soil heavy metals，due to the high spatial complexity of the obtained spectral data，the non-deterministic polynomial（NP） problem of polynomial complexity often arises. Based on X-ray fluorescence spectroscopy，the X-ray fluorescence spectra of 87 prepared soil samples were collected to establish quantitative detection models for various soil heavy metal contents（Cu，Zn，As，Pb，Cr）. Variable selection was first performed using the iterative retaining information variable（IRIV） method. Subsequently，the bootstrapping soft shrinkage（BOSS） algorithm，under a frequency optimization strategy，was applied to calculate the frequency of each variable. Variables with frequencies of 30 or 35 times or more were selected as the final inputs for model construction using the partial least squares（

PLS） method. Experimental results demonstrated that the IRIV-BOSS algorithm with frequency optimization strategies significantly improved prediction accuracy. The coefficients of determination（

²） for Cu，Zn，As，Pb，and Cr in the test set were 0.994 8，0.990 7，0.996 7，0.993 8，and 0.994 2，respectively，while the numbers of selected optimal characteristic wavelengths were 69，53，60，51，and 67. The IRIV-BOSS algorithm based on frequency optimization strategies effectively eliminates interfering variables while retaining critical information，thereby enhancing model prediction accuracy. This provides theoretical support and practical value for the application of XRF technology in the quantitative analysis of soil heavy metals.

关键词

Keywords

references

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