【摘 要】
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针对紫外-可见光谱法水质COD检测在线、实时性的测量要求,研究了一种基于主成分分析(PCA)联合粒子群优化极限学习机(PSO-ELM)预测模型,借以预测水质COD检测数据。通过采用PCA
【基金项目】
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四川省科技支撑计划资助项目(2012SZ0111);重庆市研究生科研创新项目(CYS14029)
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针对紫外-可见光谱法水质COD检测在线、实时性的测量要求,研究了一种基于主成分分析(PCA)联合粒子群优化极限学习机(PSO-ELM)预测模型,借以预测水质COD检测数据。通过采用PCA对水质COD检测的光谱数据进行降维处理,提取其特征信息,消除向量相关性并送入PSO-ELM模型中进行建模及预测。研究结果表明,基于PCA联合PSO-ELM进行紫外-可见光谱法水质COD检测的预测模型研究,不仅预测精度较单纯的ELM模型提高了近10倍,而且相对于PSO-ELM模型的预测效率(运行时间)提升了一个数量级,这为紫外-可见光谱法水质COD在线、实时性检测创造了条件。
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