SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

onr:"swepub:oai:DiVA.org:uu-478465"
 

Sökning: onr:"swepub:oai:DiVA.org:uu-478465" > A structured evalua...

A structured evaluation of regression models for predicting CO2 concentration from plasma emission spectra

Seton, Ragnar, 1985- (författare)
Uppsala universitet,Mikrosystemteknik
Persson, Anders, 1982- (författare)
Uppsala universitet,Mikrosystemteknik
 (creator_code:org_t)
Elsevier, 2022
2022
Engelska.
Ingår i: Spectrochimica Acta Part B - Atomic Spectroscopy. - : Elsevier. - 0584-8547 .- 1873-3565. ; 194
  • Tidskriftsartikel (refereegranskat)
Abstract Ämnesord
Stäng  
  • This study is an extensive comparison of the predictive performance of a bagging neural network (BANN), partial least squares (PLS) regressor, and a kernel-based, nonlinear PLS (KPLS) regressor, given experimentally obtained CO2-N2-Ar plasma emission spectra. The spectra, 36231 in total, were obtained from controlled gas mixtures with varying CO2 concentrations fed to a stripline split-ring resonator microplasma source and recorded with an UV-NIR, 2 nm resolution spectrometer. The regression methods’ dependence on (i) number of observations used in training, (ii) preprocessing steps, and (iii) feature selection (in this case wavelength ranges) was evaluated by training and testing 60-66 models per method, each with a unique combination of the aforementioned configuration options, and each trained 4 times with random train-test splits. To compare the models a custom metric that compounds R2, Pearson correlation, and a weighted root mean squared relative error was used. The results show that the BANN models outperform both PLS and KPLS, reaching a peak score of 0.873, with the others getting 0.561 and 0.581, respectively, using the (− ∞ , 1] metric. The top performing BANN model was trained without any feature selection or preprocessing, these steps were, however, required for both the best PLS and KPLS models. In a wider perspective, the results show that BANNs are not only suitable as in-place replacements for PLS-based methods, but increase regression model prediction accuracy on low resolution spectra to such an extent that they offer modelling of previously unattainable, nonlinear information contained in emission spectra datasets.

Ämnesord

NATURVETENSKAP  -- Fysik -- Fusion, plasma och rymdfysik (hsv//swe)
NATURAL SCIENCES  -- Physical Sciences -- Fusion, Plasma and Space Physics (hsv//eng)
NATURVETENSKAP  -- Kemi -- Analytisk kemi (hsv//swe)
NATURAL SCIENCES  -- Chemical Sciences -- Analytical Chemistry (hsv//eng)
NATURVETENSKAP  -- Data- och informationsvetenskap (hsv//swe)
NATURAL SCIENCES  -- Computer and Information Sciences (hsv//eng)

Nyckelord

Bagging neural network
Partial least squares regression
Nonlinear PLS
Optical emission spectroscopy
Microplasma
Teknisk fysik med inriktning mot mikrosystemteknik
Engineering Science with specialization in Microsystems Technology

Publikations- och innehållstyp

ref (ämneskategori)
art (ämneskategori)

Hitta via bibliotek

Till lärosätets databas

Hitta mer i SwePub

Av författaren/redakt...
Seton, Ragnar, 1 ...
Persson, Anders, ...
Om ämnet
NATURVETENSKAP
NATURVETENSKAP
och Fysik
och Fusion plasma oc ...
NATURVETENSKAP
NATURVETENSKAP
och Kemi
och Analytisk kemi
NATURVETENSKAP
NATURVETENSKAP
och Data och informa ...
Artiklar i publikationen
Spectrochimica A ...
Av lärosätet
Uppsala universitet

Sök utanför SwePub

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy