基于复合预测算法的样品检测参数设计方法

本发明涉及一种基于复合预测算法的样品检测参数设计方法，包括以下步骤：获取历史实验数据并进行预处理，构建训练集和验证集；通过数据探索、特征构建、特征选择及降维操作，提取与实验条件‑实验结果关联的高贡献度特征，构建多维特征矩阵；利用所述训练集构建复合预测模型，并构建加权融合机制，通过验证集评估预测误差，动态调整时间序列反演预测模型与神经网络多元回归模型的输出权重；将优化后的复合预测模型配置至检测系统，并根据实时检测误差及设备运行状态动态调整检测参数。本发明，实现了检测参数的高精度预测、动态优化和实时调整，显著提升检测效率、准确性和资源利用率，适用于复杂样品的高一致性检测场景。