發(fā)布時(shí)間：2018-05-23 08:50

  本文選題：極限學(xué)習(xí)機(jī) + 化學(xué)需氧量　； 參考：《光譜學(xué)與光譜分析》2016年01期

【摘要】：采用紫外可見光譜(UV-Vis)與極限學(xué)習(xí)機(jī)算法檢測水體化學(xué)需氧量(chemical oxygen demand,COD)含量研究。采集135份水樣進(jìn)行紫外可見波段全光譜掃描,結(jié)合變量標(biāo)準(zhǔn)化(standard normal variate,SNV),多元散射校正(MSC)和一階微分(1st D)對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,然后采用競爭性自適應(yīng)重加權(quán)算法(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)、隨機(jī)青蛙(Random frog)算法和遺傳算法進(jìn)行特征波長選擇�；谌庾V建立了偏最小二乘回歸(partial least squares,PLS)和基于特征波長建立了極限學(xué)習(xí)機(jī)算法(extreme learning machine,ELM)模型。結(jié)果表明:使用CARS提取的9個(gè)特征波長建立的ELM模型的預(yù)測效果最優(yōu),決定系數(shù)R~2為0.82,預(yù)測均方根誤差RMSEP為14.48mg·L~(-1),RPD值為2.34。說明使用CARS變量選擇算法獲取UV-Vis光譜特征波長,應(yīng)用極限學(xué)習(xí)機(jī)建模,可以準(zhǔn)確、快速的檢測養(yǎng)殖水體中COD含量,為實(shí)現(xiàn)養(yǎng)殖水體COD的動(dòng)態(tài)快速檢測以及水體其他微量物質(zhì)含量參數(shù)檢測打下基礎(chǔ)。
[Abstract]:The content of chemical oxygen and COD in water was detected by UV-Visand extreme learning machine algorithm. A total of 135water samples were collected for ultraviolet and visible band full-spectral scanning, and the original data were preprocessed by combining with standard normal variates, multivariate scattering correction (MSC) and first-order differential 1st D). Then competitive adaptive reweighted sampling algorithm, Random Frog algorithm and genetic algorithm are used to select the characteristic wavelength. Based on full spectrum, partial least square regression (partial least squares) and extreme learning machine (LLM) algorithm based on characteristic wavelength are established. The results show that the prediction effect of the ELM model based on 9 characteristic wavelengths extracted by CARS is the best, the determination coefficient Rn2 is 0.82and the root mean square error (RMSEP) of the prediction is 14.48mg Leng ~ (-1) RPD (2.34). It is shown that using CARS variable selection algorithm to obtain the characteristic wavelength of UV-Vis spectrum and modeling with extreme learning machine can accurately and quickly detect the content of COD in aquiculture water. It lays a foundation for the rapid and dynamic detection of COD in aquaculture water and the detection of other trace material content parameters.
【作者單位】： 華東交通大學(xué)軌道交通學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61565005) 江西省科技支撐項(xiàng)目(20142BDH80021,20151BAB207009)資助
【分類號(hào)】：S912;O657.32

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本文編號(hào)：1924067