一种光声光谱联合Stacking模型的燃煤SO2气体浓度预测方法

本发明公开了一种光声光谱联合Stacking模型的燃煤SO2气体浓度预测方法，包括以下步骤：通过实验获取SO2气体的光谱数据集；对采集到的光谱数据集按8:2的比例划分为训练集和测试集；对划分后光谱数据先进行小波变换去噪，再对去噪后的数据进行SPA波长筛选；建立光声光谱SO2气体浓度的Stacking模型；用改进的北极海雀算法(IPAO)优化Stacking模型；输入光谱数据对模型进行测试。本项发明利用光声光谱技术提出了一种基于IPAO优化的Stacking模型的燃煤SO2气体检测方法，该方法构建的Stacking模型具有对复杂数据进行高效处理的优势，实现对燃煤SO2气体浓度的准确预测，因此非常适用于工业生产现场和环境检测中对SO2气体浓度进行精确预测的需求。