基于红外光谱和极限学习机的润滑油水分检测

采用极限学习机方法建立润滑油水分的定量预测模型。该方法利用Kennard-Stone方法对样本进行划分,以减少建模的工作量和提高建模速度。采用极限学习机方法对某特种车润滑油的水分进行定量预测,并与偏最小二乘法和BP神经网络方法进行比较。结果表明,采用极限学习机方法所建模型更加稳健,预测结果更加精确,可作为该润滑油水分含量快速检测的手段。