1.一种近红外光谱测量中的无测点温度修正建模方法，其特征在于该方法包括如下步骤：步骤一：获取多个样品在规定温度下的物性参数原始标准数据，并在不同温度水平下采集近红外光谱；

步骤二：对步骤一中所采集的近红外光谱进行以温度为目标的预处理和主元分析，产生导数光谱数据；对步骤一中所采集的原始近红外光谱进行以待测物性参数模式为目标的预处理和主元分析，产生预处理光谱；

步骤三：将步骤二中产生的导数光谱和步骤四产生的预处理光谱进行光谱合并，产生合并光谱数据；

步骤四：对步骤三中所述的合并光谱数据做主元分析，剔除统计异常值，使得整个合并光谱数据的主元模式都在一个统计可信度之内；

步骤五：以待测物性参数原始分析值作为预测变量，以合并光谱波数作为自变量，建立物性参数预测模型。

2.根据权利要求1所述的近红外校正模型的无测点温度修正方法，其特征在于：所述步骤一中采集样品近红外光谱的温度范围覆盖实时物性参数测量温度范围；多个样品待测物性参数覆盖测量要求的范围并且有足够的可区分间隔。

3.根据权利要求1所述的近红外校正模型的无测点温度修正方法，其特征在于：所述步骤二中针对温度为目标的光谱预处理为二阶导数。

4.根据权利要求1所述的近红外校正模型的无测点温度修正方法，其特征在于：所述步骤二中针对物性参数为目标的光谱预处理包括一种或几种以下算法的叠加运算：一阶导数，二阶导数，最大-最小标准化，基础底线校正，散射校正，常数偏置校正。

5.根据权利要求1所述的近红外校正模型的无测点温度修正方法，其特征在于：所述步骤五中物性参数预测模型的建立采用偏最小二乘算法进行温度为隐含变量的线性回归：P＝B1y1+B2y2+…Bnyn+A1x1+A2x2+…Anxn此处，P是物性变量规定温度下的测量值，Bi,Ai,i＝1,2,…n是回归系数，yi，xi分别是预处理后光谱和导数光谱在波数i＝1,2,…n处的数值。