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基于数据融合的光散射法与β射线粉尘检测技术研究
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作者 魏海天 王杰 陈述斌 《矿业安全与环保》 北大核心 2025年第2期82-87,共6页
使用光散射法长时间测量粉尘浓度时,会因光学镜头被污染而造成测量精度下降。在分析光散射与β射线检测粉尘原理的优缺点基础上,提出一种基于光散射与β射线法相融合的粉尘检测技术,使用卡尔曼滤波数据融合算法提高测量精度,并采用Matla... 使用光散射法长时间测量粉尘浓度时,会因光学镜头被污染而造成测量精度下降。在分析光散射与β射线检测粉尘原理的优缺点基础上,提出一种基于光散射与β射线法相融合的粉尘检测技术,使用卡尔曼滤波数据融合算法提高测量精度,并采用Matlab软件进行数值模拟分析。结果表明:卡尔曼滤波数据融合算法使样本数据方差减小55.5%;融合算法测量值平均相对误差ξ≤10.00%,比单一使用光散射法的平均相对误差减小3.16%。 展开更多
关键词 粉尘检测 光散射法 Β射线法 数据融合 卡尔曼滤波 数值模拟
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多层深度学习模型驱动的水质COD测量研究
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作者 郑培超 何浩楠 +7 位作者 陈述斌 李海娟 侯艳 李成林 阮伟 杨琴 王金梅 李彪 《中国无机分析化学》 北大核心 2025年第5期618-627,共10页
有机物污染严重威胁着水资源生态系统,并直接危害人类健康。化学需氧量(COD)作为评估水体污染程度的重要指标,其准确预测对于有效的水质管理和环境保护至关重要。然而,由于水质序列的非线性和非平稳性特征,传统的预测模型在准确性上存... 有机物污染严重威胁着水资源生态系统,并直接危害人类健康。化学需氧量(COD)作为评估水体污染程度的重要指标,其准确预测对于有效的水质管理和环境保护至关重要。然而,由于水质序列的非线性和非平稳性特征,传统的预测模型在准确性上存在局限。此外,将深度学习网络与元启发式算法结合的性能尚未得到充分验证。为了克服这些挑战,提出了一种创新的多层深度学习模型,用于提高紫外-可见吸收光谱技术在COD测量中的预测精度。模型融合了卷积神经网络(CNN)以提取光谱的空间特征,双向长短期记忆网络(BiLSTM)以捕捉数据的时间依赖性,以及注意力机制(Attention)以增强对关键信息的识别。通过鲸鱼优化算法(WOA)对超参数进行优化,显著提升了预测性能。结果表明,模型在测试集上的决定系数(R2)为0.9601,均方根误差(RMSE)为0.1339,平均绝对误差(MAE)为0.1092,显著提高了COD预测的精确度和鲁棒性。未来的研究将探索集成更多环境变量,以开发更为全面的深度学习模型,进一步推动水质监测与管理技术的发展。 展开更多
关键词 光谱学 化学需氧量 深度学习 超参数优化 水质检测
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小样本紫外-可见吸收光谱数据的COD测定方法
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作者 郑培超 阮伟 +8 位作者 陈述斌 李海娟 侯艳 李成林 何浩楠 杨琴 王金梅 李彪 郭连波 《红外与激光工程》 北大核心 2025年第7期343-352,共10页
化学需氧量(Chemical Oxygen Demand,COD)浓度的精准预测在水质监测和环境保护中具有重要意义。然而,受限于样本量有限以及传统支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)模型超参数调优计算复杂,紫外-可见(Ultraviolet-Visible,UV-V... 化学需氧量(Chemical Oxygen Demand,COD)浓度的精准预测在水质监测和环境保护中具有重要意义。然而,受限于样本量有限以及传统支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)模型超参数调优计算复杂,紫外-可见(Ultraviolet-Visible,UV-Vis)吸收光谱在COD预测中的精度受到限制。为此,构建了适用于小样本条件的光谱数据优化策略。首先,通过核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis,KPCA)提取光谱数据关键特征,提升数据处理效率;随后,利用基于梯度惩罚的Wasserstein生成对抗网络(Wasserstein Generative Adversarial Networks with Gradient Penalty,WGANGP)对关键特征进行数据增强,以缓解样本稀缺并提升模型对非线性关系的建模能力;最后采用牛顿-拉夫逊优化(Newton-Raphson-Based Optimizer,NRBO)实现SVR超参数的优化。实验结果表明,该方法在长江和嘉陵江水体COD预测中优于传统SVR,R^(2)从0.884 2提升至0.962 48,均方根误差(RMSE)降低36.34%,平均绝对误差(MAE)减少49.54%。该策略为光谱数据建模与水质污染监测提供了理论支持和实践依据。 展开更多
关键词 环境科学与工程 化学需氧量预测 Wasserstein生成对抗网络 紫外-可见吸收光谱 牛顿-拉夫逊优化算法 水质监测
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