【摘 要】
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针对紫外-可见光谱法检测水质COD预测模型的精度低和收敛速度慢等问题,研究了一种基于粒子群算法联合最小二乘支持向量机（PSO_LSSVM）的水质检测COD预测模型优化方法,并引入主元
【机 构】
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重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室
【基金项目】
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四川省科技支撑计划项目（2012SZ0111）
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针对紫外-可见光谱法检测水质COD预测模型的精度低和收敛速度慢等问题,研究了一种基于粒子群算法联合最小二乘支持向量机（PSO_LSSVM）的水质检测COD预测模型优化方法,并引入主元分析（PCA）算法对模型输入光谱数据进行降维预处理,借以提高模型的收敛速度.结果表明,利用粒子群（PSO）算法收敛速度快和全局优化能力,优化了最小二乘支持向量机（LSSVM）模型的惩罚因子和核函数参数,避免了人为选择参数的盲目性,克服了传统LSSVM预测模型的精度较低、稳健性较差等缺点.通过以收敛时间、预测平均相对误差（MRE
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