紫外光譜法進(jìn)行TOC濃度分析時(shí)存在數(shù)量多、維數(shù)高等問題。針對(duì)此問題,提出了一種基于隨機(jī)子空間深度回歸的分析方法。該算法首先采集TOC標(biāo)準(zhǔn)溶液的紫外光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,得到吸光度數(shù)據(jù);然后在高維數(shù)據(jù)空間隨機(jī)選取低維子空間來構(gòu)造不同的特征子集,并采用深度信念網(wǎng)絡(luò)對(duì)各子集進(jìn)行特征提取;最后將得到的低維特征進(jìn)行組合后送入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行訓(xùn)練,建立TOC濃度反演模型。在構(gòu)建的水質(zhì)分析平臺(tái)上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,提出的基于隨機(jī)子空間深度回歸的水質(zhì)分析方法對(duì)每種TOC濃度反演結(jié)果的相對(duì)誤差均在1%以內(nèi),且反演結(jié)果的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性也要優(yōu)于常規(guī)的水質(zhì)分析方法。

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