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基于紫外-荧光多光谱融合的水质化学需氧量检测

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摘要

提出了一种基于紫外和荧光多光谱融合的水质化学需氧量(COD)的检测方法。实验样本为包含近岸海水和地表水在内的实际水样53份,采用标准化学方法获取样本的化学需氧量的理化值,利用紫外-可见光谱仪和荧光分光光度计采集样品的紫外吸收光谱和三维荧光光谱并对光谱数据进行处理和建模。采用蚁群-区间偏最小二乘法(ACO-iPLS)作为特征提取算法,采用粒子群优化的最小二乘支持向量机(PSO-LSSVM)算法作为建模方法,分别建立了基于紫外吸收光谱数据和单激发波长下的荧光发射光谱数据的预测模型,以及紫外-荧光多光谱数据级融合(LLDF)模型和特征级融合(MLDF)模型,并对各类模型的预测效果进行了对比。结果表明,基于紫外和荧光多光谱特征级融合模型(MLDF-PSO-LSSVM)的预测效果为最优,该模型预测水质COD的精度更高,其校正集决定系数,检验集的预测决定系数,外部检验均方根误差RMSEP=1.1297mg/L。本文为水质COD的快速检测提供了一种新的研究思路和解决方法。

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补充资料

DOI:10.3788/lop55.113003

作者单位:

    内蒙古民族大学
    内蒙古民族大学
    燕山大学信息科学与工程学院

引用该论文

周昆鹏,白旭芳,毕卫红. 基于紫外-荧光多光谱融合的水质化学需氧量检测[J].激光与光电子学进展,2018,55(11):113003.