【摘 要】
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水是生命之源,是一切生命存活的必要条件。化学需氧量（COD）是评价水质好坏的重要指标,COD的快速检测对水治理具有重要意义。基于紫外-可见光谱的COD检测技术能够快速、准确且无污染地检测水质COD,已成为COD检测的重要技术之一。本文围绕构建基于紫外-可见光谱法的水质COD预测模型展开研究工作。通过一阶导数、SG滤波和竞争性自适应重加权算法进行光谱预处理和特征波长选取;研究建立基于人工神经网络和深
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水是生命之源,是一切生命存活的必要条件。化学需氧量（COD）是评价水质好坏的重要指标,COD的快速检测对水治理具有重要意义。基于紫外-可见光谱的COD检测技术能够快速、准确且无污染地检测水质COD,已成为COD检测的重要技术之一。本文围绕构建基于紫外-可见光谱法的水质COD预测模型展开研究工作。通过一阶导数、SG滤波和竞争性自适应重加权算法进行光谱预处理和特征波长选取;研究建立基于人工神经网络和深度学习算法的水质COD预测模型。研究的主要内容如下:（1）采用一阶导数、SG滤波算法进行光谱预处理,处理后的数据形成光谱数据集。采用竞争性自适应重加权算法进行特征波长选取,得到13个特征波长。根据特征波长,建立基于偏最小二乘（PLS）和BP算法的多波长水质COD预测模型,并引入深度学习算法即CNN算法,建立基于CNN算法的多波长水质COD预测模型。（2）针对BP算法,本文采用麻雀搜索算法（Sparrow Search Algorithm,SSA）优化BP神经网络参数,将SSA-BP算法应用于水质建模领域,建立基于SSA-BP算法的多波长水质COD预测模型。SSA-BP预测模型解决了BP预测模型在低浓度区间预测精度差及过拟合问题,大幅提高了模型整体预测精度。（3）针对CNN算法,本文提出数据信息与网络结构的双重优化。数据信息方面,采用特征波段代替特征波长,提高单样本有效数据量。网络结构方面,首先将残差网络引入水质COD建模领域,在原CNN网络基础上构建残差块;其次去除原CNN网络中的最大池化层,由此形成残差优化网络。基于残差优化网络的多波段水质COD预测模型同样有效解决了CNN中出现的低浓度区间预测精度差及过拟合问题,且预测精度与SSA-BP模型相近。（4）本文从理论与实验两方面研究了浊度对光谱法检测COD的影响。实验表明,浊度对光谱法检测COD的干扰严重。为抑制浊度干扰,分别建立基于PLS的多波长浊度补偿模型和基于残差优化网络的可见光全光谱浊度补偿模型。预测结果表明,基于残差优化网络的可见光全光谱浊度补偿模型更适用于光谱法检测水质COD。（5）建立WEB端水质监测预警系统,将本文所建立的预测模型应用于水质预警,使模型研究更具实际意义。
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