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基于IERT的非线性全光谱复杂水体定量分析算法研究
被引量：
2
1
作者
刘嘉诚
胡炳樑
+5 位作者
于涛
王雪霁
杜剑
刘宏
刘骁
黄琦星
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第12期3922-3930,共9页
水是一种有限的资源,对农业、工业乃至人类的生存都是必不可少的,良好的水环境是可持续发展的重要保障。对水质信息的科学监测,是实现水资源优化配置与高效利用的基础。联合国环境署(UNEP)与世界卫生组织(WHO)指出,应当加强发展中国家...
水是一种有限的资源,对农业、工业乃至人类的生存都是必不可少的,良好的水环境是可持续发展的重要保障。对水质信息的科学监测,是实现水资源优化配置与高效利用的基础。联合国环境署(UNEP)与世界卫生组织(WHO)指出,应当加强发展中国家的水质监测网络,包括数据质量的保证和分析能力的提高。光谱法作为一种新兴的水质分析方法,相比传统的化学水质监测方法,具有“响应速度快、多参数同步、绿色无污染”的特点。传统单波长、多波长的线性模型依赖于水体对特定波长的吸收特征,不适用于多组分混合溶液且普适性较差。因此,提出了一种基于IERT的非线性全光谱定量分析算法,建立适用于多组分混合溶液浓度预测模型,达到利用全光谱信息来预测浓度信息的目的。利用实验室配置的COD,BOD 5和TOC多组分混合溶液与NO_(3)-N、浊度、色度多组分混合溶液作为实验样本,使用光谱仪采集样本的光谱曲线,通过全光谱数据进行浓度预测实验,结果显示,对于COD,BOD 5和TOC多组分混合溶液,本算法对于三种组分的决定系数(R^(2))分别为0.9993,0.9914和0.9993,均方根误差(RMSE)分别为0.0244,0.0577和0.0004;对于NO_(3)-N、浊度、色度多组分混合溶液,决定系数(R^(2))分别为0.9834,0.8684和0.9810,均方根误差(RMSE)分别为0.1005,0.3264和0.1202。通过对比本算法与偏最小二乘(PLS)、支持向量机回归(SVR)、决策树(DT)、极端随机树(ERT)对于同一组数据的实验结果,表明:在两组多组分混合溶液的实验中,本算法对于其中各组分的决定系数(R^(2))均为最优,相比于其他对比算法均方根误差(RMSE)均有大幅减少。本算法可利用光谱信息对多组分混合溶液进行定量分析,在计算时间相当的情况下,可有效的提高浓度预测精度,减少定量分析的均方根误差,可为光谱法水质监测提供一种新的有效途径。
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关键词
光谱法水质监测
紫外可见
光谱
技术
光谱
定量分析
多组分混合溶液
极端随机树
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职称材料
题名
基于IERT的非线性全光谱复杂水体定量分析算法研究
被引量：
2
1
作者
刘嘉诚
胡炳樑
于涛
王雪霁
杜剑
刘宏
刘骁
黄琦星
机构
中国科学院西安光学精密机械研究所光谱成像技术重点实验室
中国科学院大学
深圳市盐田港集团有限公司
出处
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第12期3922-3930,共9页
基金
中国科学院战略性先导科技专项(A类)(XDA23040101)
国防科技创新项目(XXX-ZT-00X-014-01)
+1 种基金
国家重点研发计划项目(2017YFC1403700)
陕西省重点研发计划项目(2019SF-254)资助。
文摘
水是一种有限的资源,对农业、工业乃至人类的生存都是必不可少的,良好的水环境是可持续发展的重要保障。对水质信息的科学监测,是实现水资源优化配置与高效利用的基础。联合国环境署(UNEP)与世界卫生组织(WHO)指出,应当加强发展中国家的水质监测网络,包括数据质量的保证和分析能力的提高。光谱法作为一种新兴的水质分析方法,相比传统的化学水质监测方法,具有“响应速度快、多参数同步、绿色无污染”的特点。传统单波长、多波长的线性模型依赖于水体对特定波长的吸收特征,不适用于多组分混合溶液且普适性较差。因此,提出了一种基于IERT的非线性全光谱定量分析算法,建立适用于多组分混合溶液浓度预测模型,达到利用全光谱信息来预测浓度信息的目的。利用实验室配置的COD,BOD 5和TOC多组分混合溶液与NO_(3)-N、浊度、色度多组分混合溶液作为实验样本,使用光谱仪采集样本的光谱曲线,通过全光谱数据进行浓度预测实验,结果显示,对于COD,BOD 5和TOC多组分混合溶液,本算法对于三种组分的决定系数(R^(2))分别为0.9993,0.9914和0.9993,均方根误差(RMSE)分别为0.0244,0.0577和0.0004;对于NO_(3)-N、浊度、色度多组分混合溶液,决定系数(R^(2))分别为0.9834,0.8684和0.9810,均方根误差(RMSE)分别为0.1005,0.3264和0.1202。通过对比本算法与偏最小二乘(PLS)、支持向量机回归(SVR)、决策树(DT)、极端随机树(ERT)对于同一组数据的实验结果,表明:在两组多组分混合溶液的实验中,本算法对于其中各组分的决定系数(R^(2))均为最优,相比于其他对比算法均方根误差(RMSE)均有大幅减少。本算法可利用光谱信息对多组分混合溶液进行定量分析,在计算时间相当的情况下,可有效的提高浓度预测精度,减少定量分析的均方根误差,可为光谱法水质监测提供一种新的有效途径。
关键词
光谱法水质监测
紫外可见
光谱
技术
光谱
定量分析
多组分混合溶液
极端随机树
Keywords
Spectroscopic water quality monitoring
Ultraviolet visible spectroscopy technology
Spectral quantitative analysis
Multi-component mixed solution
Extreme random trees
分类号
O433.4 [机械工程—光学工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于IERT的非线性全光谱复杂水体定量分析算法研究
刘嘉诚
胡炳樑
于涛
王雪霁
杜剑
刘宏
刘骁
黄琦星
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
2
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