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提出一种新的有效的FT IR光谱气体浓度反演的方法。该方法将区间划分的思想用于红外光谱波长优化筛选，即将红外光谱在给定波长范围内划分为若干个子区间，在每个子区间中利用遗传算法（genetic algorithm ，GA）优化后的极限学习机（extreme learning machine ，ELM）建立浓度预测模型，根据每个子区间测试集均方根误差RM S E和相关系数 R2的大小评价模型的泛化性能，筛选出最优子区间组合建立预测模型。通过含干扰组分（CO2，N2 O）的CO气体的 FTIR光谱对提出的算法进