采用波长为1570 nm的激光器分析了天然气背景下的硫化氢气体, 通过自动化配气站产生了体积分数为0~10-4的硫化氢混合气体, 获取了92组稳定状态的光谱数据, 采用极限学习机(ELM)的回归模型反演了硫化氢浓度。把非线性迭代偏最小二乘法引入到光谱预处理中, 利用光谱特征参量与浓度参量建立了回归模型, 采用五折交叉校验的方法对模型进行了评估。测试结果显示, 光谱数据采用特征提取后的预测精度比直接用ELM进行回归的提升了25%, 且模型运算时间由0.12 s缩短到了10 ms以下。特征提取预处理缩短了ELM模型的训练时间, 提高了分析仪的分析精度和实时性。