基于紫外光谱的水体硝酸盐氮预测模型及浊度补偿研究

发布时间：2023-02-08 21:15

　　近年来,水污染问题日益严重,硝酸盐氮污染是主要原因之一。水体中硝酸盐氮的含量过高会造成水体的富营养化,对生态环境造成破坏,饮用水中含量过高时,硝酸盐氮会被还原成亚硝酸盐,对人的身体健康造成很大威胁,因此对此污染物的检测至关重要。紫外吸收光谱法可以实现硝酸盐氮的检测,具有检测速度快、不需要化学试剂辅助造成二次污染等优点。通过实验室的紫外分光光度计采集硝酸盐氮、浊度、以及两者混合溶液的紫外吸收光谱课题主要的研究工作如下:首先,提出了一种基于区间偏最小二乘算法(iPLS)与最小二乘支持向量机算法(LS-SVM)相结合的定量分析模型。通过所有样本的光谱积分分析,筛选出临界浓度值,将样本分低浓度与高浓度两个部分,分别建立不同的预测模型。低浓度样本光谱线性度较好,建立线性的iPLS的回归预测模型,高浓度样本光谱重叠严重,建立LS-SVM的预测模型,然后对iPLS与LS-SVM进行模型融合,并与其他几种定量分析模型进行了对比。该混合预测模型的预测值与真实浓度值的相关系数的平方(R²)为0.9998,预测均方根误差(RMSEP)为0.428,平均绝对误差(MAE)为4.27%,预...

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【学位级别】：硕士

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摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
    1.1 课题研究背景与意义
    1.2 国内外研究现状及分析
        1.2.1 硝酸盐氮检测方法进展
        1.2.2 紫外吸收光谱法研究进展
    1.3 课题来源和论文主要工作
第2章 紫外吸收光谱法水质检测原理
    2.1 分子吸收光谱原理
    2.2 紫外光谱法吸收原理
        2.2.1 朗伯-比尔定律
        2.2.2 朗伯-比尔定律偏离因素分析
    2.3 紫外吸收光谱采集
    2.4 本章小结
第3章 光谱分析与建模基础理论
    3.1 数据预处理
    3.2 建模算法
        3.2.1 多元线性回归
        3.2.2 主成分回归
        3.2.3 偏最小二乘回归
        3.2.4 支持向量机回归
        3.2.5 最小二乘支持向量机回归
    3.3 模型评价标准
    3.4 本章小结
第4章 基于紫外光谱的硝酸盐氮预测模型研究
    4.1 硝酸盐氮紫外吸收光谱
    4.2 硝酸盐氮双波长法回归分析
    4.3 基于紫外光谱的硝酸盐氮混合预测模型
        4.3.1 硝酸盐氮光谱积分分析
        4.3.2 线性回归预测模型
        4.3.3 非线性回归预测模型
        4.3.4 混合预测模型分析
    4.4 本章小结
第5章 基于紫外光谱的硝酸盐氮浊度补偿研究
    5.1 浊度溶液与混合溶液紫外吸收光谱
        5.1.1 浊度吸收光谱
        5.1.2 混合溶液吸收光谱
    5.2 浊度解算模型
        5.2.1 浊度归一化光谱分析
        5.2.2 基于光谱积分浊度解算模型
    5.3 基于补偿曲线的浊度补偿
        5.3.1 浊度补偿原理
        5.3.2 补偿结果分析
    5.4 本章小结
结论
参考文献
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果
致谢
作者简介



本文编号：3738386