基于金、银基底的SERS光谱建模分析优化方案

将6.2.1节中基于金溶胶的标准溶液的SERS光谱采用MLR方法建立马拉硫磷的标准模型，结果如图6-2所示。

从图6-2可以看到，马拉硫磷标准模型的线性关系较好，相关系数为0.9996，RMSEC为0.00186。其真实值-拟合值残差图如图6-3所示，结果表明真实值与拟合值的差异较小，最大不超过0.003mg/kg，精度很高。

同样，将基于银溶胶的标准溶液的SERS光谱采用MLR方法建立马拉硫磷的标准模型，模型如图6-4所示。

图6-2 基于金溶胶的马拉硫磷标准溶液曲线

图6-3 基于金溶胶的标准曲线真实值-拟合值差值图

图6-4 基于银溶胶的马拉硫磷标准溶液曲线

从图6-5可以看到，基于银溶胶的马拉硫磷标准模型的线性关系及真实值与拟合值的差异也均较理想，相关系数（R²）为1，RMSEC为0.00078，最大残差不超过0.0012。(www.xing528.com)

图6-5 基于银溶胶的标准曲线真实值-拟合值差值图

采用上面建立的两种数学模型分别对处理好的预测样本进行检验，结果见表6-1、表6-2。

表6-1 样本预测结果（金溶胶）

表6-2 样本预测结果（银溶胶）

以上结果表明，无论是金溶胶还是银溶胶作表面增强剂，标准模型的建模统计及拟合效果都较好。但与金溶胶相比，银溶胶作为表面增强剂的效果更好，可将实际样本的RMSEP提高31.5%，更适用于苹果中的农药残留的定量检测。