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        一種在線紫外光譜水質分析儀

        作者: 時間:2013-07-02 來源:網絡 收藏
        根據軟件預處理模塊的處理結果,從全波段中 挑選了3個特定波段的光譜吸光度(254 nm、265 nm和360 nm的吸光度數據)作為輸入數據。在建模過程中為防止模型偏差,該智能分析軟件可以同時利用2個或3個特定譜段的吸光度數據作為輸入,并比較各種建模結果,從中自動確定預測效果最好的特征波段的吸光度數據作為建模輸入數據。

        由于數據點數較少(只有54個),所以采用留一檢驗[10]來比較各個模型預估的精確性。即依次取出54個樣本數據點中的一個作為測試數據,采用剩余的53個數據作為訓練數據,然后用訓練完成的模型預測該測試數據,如此重復54次,得到54個樣本的預估值。

        圖5反映了用兩個相關系數最高的特征波長(254nm和265nm)計算混合模型的結果。其中Y軸表示COD的真值,X軸表示通過模型計算的COD的預測值,圓點是COD樣本根據真值和預測值在圖上的分布,當中一條45°直線衡量COD的預測值偏離COD真值的程度。由圖可見,樣本訓練結果分布在直線的附近,顯示了混合模型良好的預測精度。

        6結論

        實驗結果顯示,該預測模型相關性好,分析精度高;采用的算法運算速度快,適合在線監測。從實際運行看,該在線有精度高、跟蹤性能好、操作方便、人機交互界面友好、運行成本低廉的特點,其獨有的封閉式防水結構能適應任何戶外條件,且數據傳輸功能適合遠程監控,能隨時報告水質情況,與同類產品相比具有較大的技術優勢。

        參考文獻
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        [10]邊肇祺,張學工.模式識別(第二版)[M].北京:清華大學出版社,2000.(end)

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