電子煙油理化指標(biāo)的近紅外光譜預(yù)測(cè)模型建立方法及應(yīng)用，采集獲取訓(xùn)練集電子煙油光譜信息，建立煙油近紅外光譜數(shù)據(jù)訓(xùn)練集，對(duì)光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；然后使用分析計(jì)量儀器測(cè)量獲取電子煙油的相對(duì)密度、折光指數(shù)和PH值；采用粒子群優(yōu)化?支持向量機(jī)回歸(Particle?Swarm?Optimization?Support?Vector?Regression，PSO?SVR)算法，結(jié)合測(cè)量獲取的理化指標(biāo)建立近紅外光譜預(yù)測(cè)模型。獲取待測(cè)量電子煙油的近紅外光譜信息并進(jìn)行預(yù)處理，然后用建立的近紅外光譜預(yù)測(cè)模型，直接測(cè)量該電子煙油的相對(duì)密度、折光指數(shù)和PH值，快速無損測(cè)量得到電子煙油的重要理化指標(biāo)。本發(fā)明能夠?qū)崿F(xiàn)電子煙油重要理化指標(biāo)的快速準(zhǔn)確測(cè)量，對(duì)電子煙油重要理化指標(biāo)的實(shí)時(shí)在線監(jiān)測(cè)和其它質(zhì)量參數(shù)的快速測(cè)量奠定了良好的基礎(chǔ)。