[发明专利]一种基于光谱技术的水产养殖废水有机物浓度测量方法

摘要

本发明公开了一种基于光谱技术的水产养殖废水有机物浓度测量方法，具体步骤如下：步骤1.采集水产养殖废水样本：步骤2.将所有水样数据集随机划分为两组，其中一组占2/3，作为校正集；另一组占1/3，作为预测集；步骤3.使用SPA算法进行光谱最优特征波段提取,设置特征波段的数量为5～15,提取出样本的最优特征波段；使用校正集，结合LS-SVM算法,建立最优特征波段处的光谱数据和样本COD值的光谱测量校正模型，并采用留一交叉验证法、相关系数、均方根误差评价校正模型的准确性；步骤4.将预测集样本最优特征波段处的光谱数据作为校正模型的输入，实现对预测集样本COD值的预测。本发明方法快速、无污染、低成本。

主权项

一种基于光谱技术的水产养殖废水有机物浓度测量方法，其特征在于包括如下步骤：步骤1.采集水产养殖废水样本：1‑1将样本分为两组，第一组依据国标GB11914‑89，测量样本的COD值并使用Microsoft Excel 2007保存为xls格式；1‑2第二组使用Agilent Cary 60 紫外可见光分光光度计，结合Cary WinUV Scan Application软件，其中，软件参数设置如下：采集光谱波段为190～800nm，光谱分辨率为1nm，扫描速度为600nm/min，使用去离子水作基线校正，用于测量水样吸收光谱的石英皿的光程10mm；将该组采集样本的吸收光谱数据保存为cvs格式；将该组采集样本的光谱数据和第一组对应的COD值数据导入matlab R2010b,采用Savitzky‑Golay卷积平滑预处理法对原始光谱数据进行去噪，使用的移动窗口宽度为w，多项式次数为d；移动窗口宽度w和多项式次数d根据实际情况而定；1‑3使用水样220～400nm波段之间的光谱信息和测量样本的COD值组成水样的数据集；1‑4重复步骤1‑1、1‑2、1‑3，获得多个水样数据集；步骤2.将所有水样数据集随机划分为两组，其中一组占2/3，作为校正集；另一组占1/3，作为预测集；步骤3.使用SPA算法进行光谱最优特征波段提取,设置特征波段的数量为5～15,提取出样本的最优特征波段；使用校正集，结合LS‑SVM算法,建立最优特征波段处的光谱数据和样本COD值的光谱测量校正模型，并采用留一交叉验证法、相关系数、均方根误差评价校正模型的准确性；步骤4.将预测集样本最优特征波段处的光谱数据作为校正模型的输入，实现对预测集样本COD值的预测。