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水体有机污染物浓度检测中的紫外光谱分析方法
摘要：水体中的大多数有机污染物在紫外区域有较强的吸收,因此可利用紫外吸光度检测水体中的有机污染物浓度.在检测过程中,通过平滑、导数、标准正态变量变换等光谱预处理后,采用主元回归、偏最小二乘、支持向量机等方法建立回归模型,并由该模型依据待测样本的紫外光谱数据计算出有机污染物浓度.为了探究不同的预处理方法、建模方法在有机污染物浓度检测中的特点及内在联系,本文对一组来自污水厂进出水的光谱数据采用不同的预处理和建模方法进行实验研究,研究结果表明:当获得的原始数据较好时,可以直接进行建模,进行光谱预处理反而会使模型效果下降;由于本实验中污水的样本数小于光谱数据点数,所以最小二乘支持向量机更适合于本组实验样本. 作者： 吴元清杜树新严赟 Author： WU Yuan-qing DU Shu-xin YAN Yun 作者单位： 浙江大学工业控制技术国家重点实验室,浙江大学工业控制研究所,浙江杭州,310027 期 刊： 光谱学与光谱分析 ISTICEISCIPKU Journal： SPECTROSCOPY AND SPECTRAL ANALYSIS 年，卷(期)： 2011, 31(1) 分类号： X832 关键词： 紫外光谱 有机污染物浓度检测 预处理 建模 机标分类号： X83 TG1 机标关键词： 水体有机污染物 浓度检测 紫外光谱 光谱分析方法 Organic Pollutants Methods for 有机污染物浓度 光谱预处理 光谱数据 最小二乘支持向量机 建模方法 实验样本 模型效果 预处理方法 吸光度检测 偏最小二乘 主元回归 原始数据 污水 数据计算 基金项目： 国家(863计划)项目【水体有机污染物浓度检测中的紫外光谱分析方法】相关文章：
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