紫外光谱选择特征波长结合蚁群算法检测水中COD的研究  

作　　者：李伟 尚福强 程翠香 王硕 曾庆华 花晨芝 

机构地区：[1]中电建路桥集团有限公司,北京100083 [2]北京西南交大工程技术研究院环境工程研究所,四川成都610200

出　　处：《中国设备工程》2023年第5期188-191,共4页China Plant Engineering

摘　　要：在对水中有机物还原污染物具体含量进行评价的过程中,COD化学需氧量是一个重要指标,同时,也是水体污染程度评价中的一个综合指标。紫外光谱法检测COD快速无污染,具有良好的发展优势。为提高模型检测COD的精度,将偏最小二乘算法与蚁群算法(ACO)相结合,优化对紫外光谱特征波长的选择。通过建模和实验分析表明:使用该方法对特征波长进行选取,预测模型在均方误差意义下达到最优,平均相对误差在4%以内,而且预测精度明显优于未经蚁群算法选取波长的预测模型。

关 键 词：蚁群算法 偏最小二乘 化学需氧量 特征波长 紫外吸收法 

分 类 号：TP212[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] X832[自动化与计算机技术—控制科学与工程]