本發(fā)明屬于分析化學(xué)領(lǐng)域的化學(xué)計(jì)量學(xué)建模技術(shù)，涉及一種基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的多尺度極限學(xué)習(xí)機(jī)集成建模方法。首先，采用KS分組法將樣品分為訓(xùn)練集合預(yù)測集，其次，將訓(xùn)練集的光譜信號(hào)通過經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解被分解為一系列本征模態(tài)函數(shù)分量IMF和一個(gè)剩余項(xiàng)r，然后，對每個(gè)IMF及r建立極限學(xué)習(xí)機(jī)子模型；對預(yù)測集光譜經(jīng)過同樣的經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解，將得到的子序列代入到子模型中，得到每個(gè)子模型的預(yù)測結(jié)果，將所有預(yù)測結(jié)果加權(quán)平均得到最終預(yù)測結(jié)果。本發(fā)明充分利用了信號(hào)的局部信息，可以得到更準(zhǔn)確的預(yù)測結(jié)果。本發(fā)明適用于農(nóng)業(yè)、食品、醫(yī)藥、石油以及環(huán)境等領(lǐng)域的復(fù)雜樣品定量分析。