10.11857/j.issn.1674-5124.2018090025
基于紫外可见吸收光谱的水质检测算法研究
为实时有效地检测地表水中硝酸根离子和亚硝酸根离子的变化过程,提出一种基于紫外可见吸收光谱的水质检测算法.针对水质光谱数据受到干扰易出现波动误差的问题,采用小波变换对其进行分解以滤除高频噪声,并通过主成分分析对数据特征进行降维以防止模型复杂度较高导致过拟合.水质光谱数据经预处理后采用支持向量机对其进行建模,通过非线性自适应调整变异收缩因子对差分进化算法进行改进,并采用改进差分进化算法对水质预测模型进行参数优化.通过与采用其他常用算法所建模型进行对比分析,实验结果表明:基于该算法所建的硝酸根离子和亚硝酸根离子模型具有更高的预测精度,且其能够以更快的收敛速度使模型达到全局最优.
水质检测、光谱分析、支持向量机、改进差分进化算法、小波变换、主成分分析
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TP391(计算技术、计算机技术)
浙江省自然科学基金Y14F010075
2019-06-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
79-84
