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鉴于浅层人工神经网络(ANN)需要依靠先验知识进行人工提取特征,同时较浅的网络结构限制了神经网络学习复杂非线性关系的能力,将深度神经网络(DNN)应用于利用傅里叶变换红外光谱(FTIR)对多组分易挥发性有机物(VOCs)进行的浓度反演研究,并利用仿真实验验证了算法的有效性。从美国环境保护署(EPA)的数据库中选取了包括苯、甲苯、 1,3-丁二烯、乙苯、苯乙烯、邻二甲苯、间二甲苯、对二甲苯在内的八种VOCs气体在8~12μm波长范围内的吸光度谱,每种气体有四种不同浓度下的谱线,依据Beer-Lambert定