《表3 建模集和样本集分布情况》

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《基于微流控和比色光谱法的水产养殖海水氨氮含量检测》

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合理划分建模集和预测集会提高模型的稳健性，划分的标准是建模集和预测集的浓度范围大致相同，最好的情况是预测集浓度范围包含在建模集内，数据分布均匀，这样建立的模型普适性较好，能用于溶液中氨氮浓度的检测。本研究选用排序法、KS法和SPXY法3种样本集划分方法，其中样本总数为65，划分结果如表3所示。观察可知预测集的质量浓度范围小于建模集，初步判断3种划分算法结果合理，可用于后续建模。其中排序法建模集和预测集的平均值相差较小，而且质量浓度范围分别为0.002～1.5 mg/L和0.003～1.4 mg/L，说明分配较为均匀。而其他2种方法预测集划分集中，代表性较差。最后建立氨氮定量模型，用Rc2、RMSEC、Rp2、RMSEP和RPD作为评价指标选出划分样本集最佳方法。