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紫外扫描式水质COD测量技术与仪器研制被引量：11: 1; 作者王晓萍林桢金鑫《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第11期1951-1954,1959,共5页; 介绍了一种基于紫外全波段扫描的水质化学需氧量(COD)测量技术以及运用该技术设计开发的在线COD测量仪器.该仪器采用嵌入式微机系统实时采集与计算由紫外分光扫描系统得到的多个紫外吸光度,运用反相传播(BP)神经网络建立紫外吸光度和CO... 展开更多; 关键词紫外扫描吸光度 cod测量 BP神经网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

紫外光谱法水体COD测量的线性-指数分段数学模型被引量：4: 2; 作者田广军徐光耀田青《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2020年第6期1741-1746,共6页; 利用紫外光谱法分析水体COD时,当样品达到一定浓度之后(仍处于朗伯-比尔定律通常被适用的浓度范围内),其溶液紫外吸光度与溶液COD数值会明显偏离线性关系,此现象在许多学者发表的紫外光谱论文中都曾有所提及。对此,选用海洋光学公司的S2... 展开更多; 关键词紫外吸收光谱 cod测量模型临界点线性-指数分段模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于水样类型识别的光谱COD测量方法被引量：4: 3; 作者吕蒙胡映天 +1 位作者高亚王晓萍《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2017年第12期3797-3802,共6页; 基于紫外吸收光谱的COD测量方法,尽管具有快速、实时、免试剂、无污染等优势。但该方法对于组分多变的水样适应性不强,构建的单一计算模型不能适用于所有待测水样类型,导致其在复杂环境下测量准确度较低,从而限制了其应用领域。本研究... 展开更多; 关键词水样类型识别光谱cod测量法级联BP神经网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

COD全自动测量中液体定量技术的研究: 4; 作者彭介华黎福海 +1 位作者卿盛兰凌志菊《湖南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 1992年第3期7-12,共6页; 本文分析了COD测量中对消解液及水样的定量要求,提出了利用定容瓶、蠕动泵及恒流—时间方法实现小剂量液体自动定量的方法,并对定量误差的来源进行了分析和探讨.; 关键词测定液体 cod测量定量自动测量; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于TentFWA-GD的RBF神经网络COD在线软测量方法被引量：5: 5; 作者陈如清于志恒《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2022年第3期53-60,共8页; 针对污水处理过程COD难以实时准确测量的问题,提出了基于TentFWA-GD的RBF神经网络软测量方法。为解决现有RBF神经网络用于复杂工业过程软测量建模时存在网络参数难以确定及训练过程易陷入局部极值等问题,进一步提高RBF神经网络模型的预... 展开更多; 关键词农村生活污水处理 cod软测量 RBF神经网络烟花算法 Tent混沌映射; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于PSO-PLS混合算法的水体COD紫外吸收光谱检测研究被引量：12: 6; 作者郑培超赵伟能 +3 位作者王金梅赖春红王小发毛雪峰《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2021年第1期136-140,共5页; 化学需氧量(COD)是反映水体受有机物污染程度的重要指标。紫外吸收光谱法是目前水体COD检测研究中应用最为广泛的方法,具有样品无需预处理,成本低,无污染,测定速度快等优点。但是,原始光谱数据维数高,光谱信息中包含大量冗余变量,直接... 展开更多; 关键词粒子群算法紫外吸收光谱 cod测量 PLS回归; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于熵的RBF神经网络在软测量中的应用: 7; 作者关小杰乔俊飞《现代电子技术》 2011年第18期67-70,共4页; 为了更好地确定RBF神经网络中心向量,并且使得最终的RBF神经网络结构可以进一步调整。提出了一种使用熵聚类的算法来首先确定RBF神经网络隐节点的个数及其初始值,实现初始化的基础上使用常规算法调整RBF神经网络的中心和训练宽度,最后... 展开更多; 关键词 RBF神经网络熵聚类信息熵 cod软测量; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名紫外扫描式水质COD测量技术与仪器研制被引量：11: 1; 作者王晓萍林桢金鑫; 机构浙江大学光电信息工程学系浙江省环境监测中心; 出处《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第11期1951-1954,1959,共5页; 基金浙江省科技计划资助项目(2004C33069); 文摘介绍了一种基于紫外全波段扫描的水质化学需氧量(COD)测量技术以及运用该技术设计开发的在线COD测量仪器.该仪器采用嵌入式微机系统实时采集与计算由紫外分光扫描系统得到的多个紫外吸光度,运用反相传播(BP)神经网络建立紫外吸光度和COD的数学模型.在实际使用时利用该模型的Levenberg-Marquardt快速算法,根据实际水样的吸光度值可以快速推算出水样的COD值.实验结果表明,该COD测量仪器具有测量精度高、无二次污染等特点.; 关键词紫外扫描吸光度 cod测量 BP神经网络; Keywords ultraviolet scanning absorbance cod measurement BP neutral network; 分类号 TH74 [机械工程—光学工程] X853 [环境科学与工程—环境工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名紫外光谱法水体COD测量的线性-指数分段数学模型被引量：4: 2; 作者田广军徐光耀田青; 机构燕山大学电气工程学院 Department of Electrical and Computer Engineering; 出处《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2020年第6期1741-1746,共6页; 基金国家自然科学基金项目(20577038) 河北省自然科学基金项目(E2019203524)资助。; 文摘利用紫外光谱法分析水体COD时,当样品达到一定浓度之后(仍处于朗伯-比尔定律通常被适用的浓度范围内),其溶液紫外吸光度与溶液COD数值会明显偏离线性关系,此现象在许多学者发表的紫外光谱论文中都曾有所提及。对此,选用海洋光学公司的S2000微型光纤光谱仪作为光谱测量仪器,选用PX-2脉冲氙灯作为激发光源,在温度为20℃(±0.5℃)及湿度为35%(±5%)的暗室中进行光谱实验,测量了COD值为40~680 mg·L^-1的34组邻苯二甲酸氢钾溶液样品的紫外吸收光谱,并基于样品紫外吸收特性进行了分析建模。采用相关系数法选取优势波段,通过对比样品紫外吸收光谱的第二特征峰和水质COD分析中常用波长处的COD-吸光度关系曲线动态特性,选定优势波长为275 nm。采用逐点延伸的方式,在较低浓度段利用鲁棒线性回归、较高浓度段利用非线性最小二乘回归,反复拟合线性或指数方程,滑动预测下一个数据点,根据均方根误差和相对误差判断预设低浓度临界点和较高浓度临界点,确定了低浓度段和较高浓度段COD-吸光度关系模型的分段点分别为300和560 mg·L^-1,得到低浓度段模型和较高浓度段模型。通过在优势波长处进行低浓度段、较高浓度段和全浓度范围的鲁棒线性回归和非线性最小二乘法回归等不同模型的拟合精度比较,表明40~300和300~560 mg·L^-1范围内COD-吸光度关系的线性-指数分段数学模型,不仅拟合精度最高,而且预测效果好,低浓度段的预测均方根误差为4.9449,较高浓度段的预测均方根误差为6.7689,整体预测均方根误差为5.6647。研究结果对紫外光谱应用于较高COD的水质测量和分析具有一定的参考价值。; 关键词紫外吸收光谱 cod测量模型临界点线性-指数分段模型; Keywords Ultraviolet absorption spectrum cod measurement Model critical point Linear-exponential piecewise model; 分类号 O657.3 [理学—分析化学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于水样类型识别的光谱COD测量方法被引量：4: 3; 作者吕蒙胡映天高亚王晓萍; 机构浙江大学光电科学与工程学院浙江大学海洋学院; 出处《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2017年第12期3797-3802,共6页; 基金国家(863)计划重大项目(2014AA06A504)资助; 文摘基于紫外吸收光谱的COD测量方法,尽管具有快速、实时、免试剂、无污染等优势。但该方法对于组分多变的水样适应性不强,构建的单一计算模型不能适用于所有待测水样类型,导致其在复杂环境下测量准确度较低,从而限制了其应用领域。本研究提出一种基于水样类型识别的测量方法。其过程包括:动态识别水样类型→自动选择相应的"吸光度(Auv)-COD"算法模型→计算COD。该方法有效提高了紫外光谱法COD测量的准确度和适用性。该研究在传统的光谱识别技术的基础上,针对COD实际测量的特点加以改进。选取水样吸光度曲线的形貌特征作为水样类型的表征参数,利用LM-BP神经网络作为识别算法。并引入了"历史数据队列"、"历史识别因子"的概念,在此基础上形成了级联的神经网络结构。该算法实现了COD测量应用中的高准确度的光谱识别,进而提高了复杂环境下COD测量的精度。大量实验测试和结果表明,与传统的光谱识别技术相比,该方法在COD测量应用中具有更好的鲁棒性和准确性。水样类型识别准确率达98%以上。同时算法结构简单,计算量小,适用于资源受限的小型化COD测量仪。当仪器在复杂多变的水环境中进行测量时,采用该算法测量得到的COD精度有显著的提高。该方法的提出为光谱COD测量法在水体组分多变场合的应用及提高其测量精度提供了技术保证,可望解决传统紫外光谱COD测量法难以适应变化和复杂水环境应用的问题。; 关键词水样类型识别光谱cod测量法级联BP神经网络; Keywords Identification of water samples cod measurement Cascaded BP neural network; 分类号 O433.5 [机械工程—光学工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名COD全自动测量中液体定量技术的研究: 4; 作者彭介华黎福海卿盛兰凌志菊; 机构湖南大学电气工程系; 出处《湖南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 1992年第3期7-12,共6页; 基金机电部环保部办科研项目; 文摘本文分析了COD测量中对消解液及水样的定量要求,提出了利用定容瓶、蠕动泵及恒流—时间方法实现小剂量液体自动定量的方法,并对定量误差的来源进行了分析和探讨.; 关键词测定液体 cod测量定量自动测量; Keywords determination liquid automation; 分类号 X832.02 [环境科学与工程—环境工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于TentFWA-GD的RBF神经网络COD在线软测量方法被引量：5: 5; 作者陈如清于志恒; 机构嘉兴南湖学院机电工程学院; 出处《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2022年第3期53-60,共8页; 基金浙江省基础公益研究计划项目(LGG18F030011)资助; 文摘针对污水处理过程COD难以实时准确测量的问题,提出了基于TentFWA-GD的RBF神经网络软测量方法。为解决现有RBF神经网络用于复杂工业过程软测量建模时存在网络参数难以确定及训练过程易陷入局部极值等问题,进一步提高RBF神经网络模型的预测精度与泛化能力,引入了Tent混沌映射对烟花算法(fireworks algorithm,FWA)进行改进,利用混沌运动的全局遍历性维持FWA的种群多样性并避免算法早熟收敛;将TentFWA算法与GD方法有机融合提出一种改进的RBF神经网络组合训练方法以改善网络的学习能力。将基于TentFWA-GD的RBF神经网络用于构建4个Benchmark函数拟合模型和农村生活污水处理过程COD在线软测量模型。仿真与应用结果表明,相对于其他神经网络模型,该模型具有较低的函数逼近误差和较高的COD预测精度。其中COD软测量模型训练结果的均方误差和平均绝对误差分别为0.18和0.25,测试结果的两种误差分别为0.23和0.36。; 关键词农村生活污水处理 cod软测量 RBF神经网络烟花算法 Tent混沌映射; Keywords rural domestic sewage treatment soft sensor of chemical oxygen demand RBF neural network fireworks algorithm Tent chaotic mapping; 分类号 X799.3 [环境科学与工程—环境工程] TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于PSO-PLS混合算法的水体COD紫外吸收光谱检测研究被引量：12: 6; 作者郑培超赵伟能王金梅赖春红王小发毛雪峰; 机构重庆邮电大学光电工程学院; 出处《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2021年第1期136-140,共5页; 基金国家自然科学基金项目(61805030,61705028) 重庆市基础与前沿技术研究专项(cstc2018jcyjA0585)资助。; 文摘化学需氧量(COD)是反映水体受有机物污染程度的重要指标。紫外吸收光谱法是目前水体COD检测研究中应用最为广泛的方法,具有样品无需预处理,成本低,无污染,测定速度快等优点。但是,原始光谱数据维数高,光谱信息中包含大量冗余变量,直接将全光谱数据进行建模存在精度低,计算复杂等问题。针对紫外吸收光谱全光谱建模精度低,光谱数据存在大量共线性的问题,提出了一种基于粒子群算法(PSO)结合偏最小二乘(PLS)优选特征波长建立预测模型的方法,以提高紫外吸收光谱预测模型的精度和适用性,简化模型。利用搭建的紫外吸收光谱装置,采集29份不同浓度的COD标准溶液的紫外光谱数据,每份标准溶液采集5次取平均值并对其进行平滑处理,减少仪器和环境带来的误差。考虑到标准溶液在200~310 nm的光谱范围内存在吸收,故选取该波段范围内246个波长点作为建模数据,每个波长点下的吸光度数据作为一个粒子并按照顺序编号,以PLS为建模方法,相关系数r和均方根误差(RMSE)为评价指标,设置粒子群算法适应度函数f(x)=min(RMSE),取粒子初始种群数为20个,惯性权重w=0.6,自我学习因子c1=1.6,群体学习因子c2=1.6,最大迭代次数为200次,算法终止条件为达到最大迭代次数。算法输出全局最优变量取值为168,94,181,183,175,209,106和142。采用粒子群算法优选的8个波长点建立PLS预测模型的相关系数r和预测均方根误差RMSE分别为0.99998和0.1551。为了验证PSO-PLS建立的预测模型效果,建立了PLS,iPLS和SVR三种预测模型进行对比。验证结果表明,PSO-PLS模型的相关系数r和均方根误差RMSE均优于其他三种预测模型,说明粒子群算法能有效的提取用于PLS建模的特征波长,消除子区间变量的共线性,提高预测模型的精度。该方法为实现水体COD实时在线监测提供了一种有效途径。; 关键词粒子群算法紫外吸收光谱 cod测量 PLS回归; Keywords Particle swarm optimization UV absorption spectroscopy cod measurement PLS regression; 分类号 O433.4 [机械工程—光学工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于熵的RBF神经网络在软测量中的应用: 7; 作者关小杰乔俊飞; 机构北京工业大学电子信息与控制工程学院; 出处《现代电子技术》 2011年第18期67-70,共4页; 基金国家自然科学基金资助项目(60873043) 国家"863"计划资助项目(2007AA04Z160) 北京市自然科学基金资助项目(4092010); 文摘为了更好地确定RBF神经网络中心向量,并且使得最终的RBF神经网络结构可以进一步调整。提出了一种使用熵聚类的算法来首先确定RBF神经网络隐节点的个数及其初始值,实现初始化的基础上使用常规算法调整RBF神经网络的中心和训练宽度,最后使用基于互信息的RBF神经网络修剪算法调整网络结构。并将上述算法应用于COD软测量问题中,仿真实验结果表明:改进的算法与常规的算法相比,提高了训练速度和逼近精度。; 关键词 RBF神经网络熵聚类信息熵 cod软测量; Keywords RBF neural network entropy clustering information entropy cod soft sensing; 分类号 TN98-34 [电子电信—信息与通信工程] TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	紫外扫描式水质COD测量技术与仪器研制	王晓萍林桢金鑫	《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心	2006	11	在线阅读下载PDF 职称材料
2	紫外光谱法水体COD测量的线性-指数分段数学模型	田广军徐光耀田青	《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心	2020	4	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于水样类型识别的光谱COD测量方法	吕蒙胡映天高亚王晓萍	《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心	2017	4	在线阅读下载PDF 职称材料
4	COD全自动测量中液体定量技术的研究	彭介华黎福海卿盛兰凌志菊	《湖南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD	1992	0	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于TentFWA-GD的RBF神经网络COD在线软测量方法	陈如清于志恒	《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心	2022	5	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于PSO-PLS混合算法的水体COD紫外吸收光谱检测研究	郑培超赵伟能王金梅赖春红王小发毛雪峰	《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心	2021	12	在线阅读下载PDF 职称材料
7	基于熵的RBF神经网络在软测量中的应用	关小杰乔俊飞	《现代电子技术》	2011	0	在线阅读下载PDF 职称材料