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水分含量是哈密大枣干制过程中的重要指标,对其外观、口感、贮藏和运输具有重要的影响。因此,为实现哈密大枣水分含量的准确预测,采用近红外光谱结合变量优选方法,建立干制哈密大枣水分含量的GA-ELM预测模型。为提高模型的稳定性和预测精度,开展并讨论了核函数和神经元个数对GA-ELM预测模型的影响。采用多种预处理方法对全波段光谱进行处理,对比分析发现标准正态变换方法(SNV)效果最佳。对标准正态变换处理后的光谱利用连续投影算法(SPA)、联合区间偏最小二乘(si-PLS)和遗传算法(GA)及其组合算法分别从全波段