摘要：借助電子鼻檢測存儲60、120、 180、 240、 300、 360 d的黃山毛峰茶香氣信息，根據電子鼻各傳感器響應曲線變化特點，選取出1組能夠表征不同香氣信息的基本特征變量，分別采用主成分回歸(PCR)、偏最小二乘回歸(PLS)和BP神經網絡(BPNN)方法，建立茶葉存儲時間的預測模型。測試樣本集對3種預測模型的檢驗結果表明：PCR、PLS、BPNN模型的預測標準誤差分別為10.05、6.04、3.21 d；最大預測相對誤差分別為11.03%、7.02%、5.89%；平均預測相對誤差分別為6.73%、4.74%、3.62%；預測值與實際值之間的決定系數R2分別為0.862、0.896、0.987。 3種模型都能較好地對茶葉存儲時間進行預測，相比較而言，BPNN模型性能最優，PLS模型性能優于PCR模型。

關鍵詞：電子鼻，茶葉存儲時間，多傳感器融合，主成分回歸，偏最小二乘回歸，BP神經網絡