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基于近红外光谱技术的COD快速无损定量预测模型研究
被引量：
1
1
作者
祝凯良
《山西化工》
2024年第12期51-54,共4页
本研究旨在开发一种基于近红外光谱技术的快速无损定量预测模型,以提高水体中化学需氧量(COD)的监测效率。实验采用傅里叶变换近红外光谱仪,处理和分析了1 719条光谱数据,构建了1D-3Conv-CNN模型。经过数据预处理和模型优化,该模型在全...
本研究旨在开发一种基于近红外光谱技术的快速无损定量预测模型,以提高水体中化学需氧量(COD)的监测效率。实验采用傅里叶变换近红外光谱仪,处理和分析了1 719条光谱数据,构建了1D-3Conv-CNN模型。经过数据预处理和模型优化,该模型在全谱波段下表现优异,训练集和测试集的决定系数(R^(2))分别为0.992 1和0.990 6,均方根误差(RMSE)分别为27.47 mg/L和29.93 mg/L,平均绝对误差(MAE)分别为22.36 mg/L和24.58 mg/L。结果表明,该模型能够准确反映COD浓度,具有较高的预测精度和实际应用潜力。
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关键词
近红外光谱技术
COD浓度
1
d-
3
conv-cnn
模型
无损定量
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职称材料
题名
基于近红外光谱技术的COD快速无损定量预测模型研究
被引量：
1
1
作者
祝凯良
机构
华熙生物科技股份有限公司
出处
《山西化工》
2024年第12期51-54,共4页
文摘
本研究旨在开发一种基于近红外光谱技术的快速无损定量预测模型,以提高水体中化学需氧量(COD)的监测效率。实验采用傅里叶变换近红外光谱仪,处理和分析了1 719条光谱数据,构建了1D-3Conv-CNN模型。经过数据预处理和模型优化,该模型在全谱波段下表现优异,训练集和测试集的决定系数(R^(2))分别为0.992 1和0.990 6,均方根误差(RMSE)分别为27.47 mg/L和29.93 mg/L,平均绝对误差(MAE)分别为22.36 mg/L和24.58 mg/L。结果表明,该模型能够准确反映COD浓度,具有较高的预测精度和实际应用潜力。
关键词
近红外光谱技术
COD浓度
1
d-
3
conv-cnn
模型
无损定量
Keywords
near infrared spectroscopy technology
COD concentration
1d-3conv-cnn model
non destructive quantification
分类号
O657.33 [理学—分析化学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于近红外光谱技术的COD快速无损定量预测模型研究
祝凯良
《山西化工》
2024
1
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