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摘要
化学需氧量(chemical oxygen demand,COD)是一项可以快速检测有机污染物的参数,能够很好地反映水污染的程度。提出一种基于透射光谱测量的多特征融合水体COD含量估算模型,透射高光谱法采集100组COD水体光谱信息,对光谱数据进行预处理以及特征波段的选取,分析不同预处理方法对模型精度的影响并进行特征融合,建立BP神经网络模型,通过比较模型的精度选择最优模型进行水体COD含量的检测。结果显示,基于多特征融合BP神经网络模型决定系数R2高达0.991 64,均方根误差RMSE为0.030 9,与偏最小二乘法相比,该模型拟合优度更大,精确度更高。基于多特征融合的BP神经网络高光谱检测方法能够实现水体中COD含量的检测,并运用到水体其他成分的检测中。
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