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紫外吸收光谱法的水质参数预测模型研究

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紫外吸收光谱法是一种快速、简便且无二次污染的水质检测技术,借助孪生卷积神经网络构建的水质化学需氧量和浊度预测模型,在小样本情况下能够实现高精度的预测.在实际水样的预测中,R2值可高达0.97,相较于其他模型,具有更高的预测精度和更广泛的适用范围,为在线监测水体中化学需氧量和浊度的污染程度提供了一种全新的技术支持.
Study on Water Quality Parameter Prediction Models using Ultraviolet Absorption Spectroscopy
Ultraviolet absorption spectroscopy is a rapid,straightforward,and environmentally friendly tech-nology for detecting water quality without causing secondary pollution.The prediction model for water chemical oxygen demand and turbidity,developed using twin convolutional neural networks,demonstrates exceptional ac-curacy even with limited sample sizes.When applied to real water samples,the R2 value can reach as high as 0.97.This level of precision surpasses that of other models,making it a valuable tool for online monitoring of chemical oxygen demand and turbidity pollution levels in water bodies.

ultraviolet absorption spectrumchemical oxygen demandturbiditysiamese convolutional neu-ral network

朱永健、刘金福、潘晓文、金晶

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福建农林大学计算机与信息学院,福建福州

福建农林大学林学院,福建福州

福州市台江环境监测站,福建福州

紫外吸收光谱 化学需氧量 浊度 孪生卷积神经网络

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2020L30062021G02007东南生态修复[2021]4号KY-090000-04-2021-013

2024

科学技术创新
黑龙江省科普事业中心

科学技术创新

影响因子:0.842
ISSN:1673-1328
年,卷(期):2024.(6)
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