太赫兹光谱结合机器学习的痕量有机物种类与浓度的检测方法

本发明公开了太赫兹光谱结合机器学习的痕量有机物种类与浓度的检测方法，具体为：将样本的太赫兹时域光谱数据进行预处理，使用改进粒子群优化算法对模型参数进行优化；基于5折交叉验证训练优化后的模型，并评估模型性能；将测试集数据输入训练好的模型中进行分类预测，输出结果。本发明的方法，通过超表面结构优化增强太赫兹信号灵敏度，结合改进的粒子群算法优化支持向量分类模型和支持向量回归模型，建立定性与定量双模型协同分析体系，实现百万分比浓度（ppm）量级有机物质单质种类和浓度的灵敏高效检测。