多光谱数据融合和GANs算法的COD浓度预测

来源 :光谱学与光谱分析 | 被引量 : 0次 | 上传用户：qiuxiang8288

【摘要】

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水体中过高浓度的有机污染物含量危害巨大,不仅会造成严重的环境污染,而且会危害人类身体健康。化学需氧量(COD)表征了水体中有机污染物的污染程度。提出了一种将紫外(UV)光

【作者】

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陈颖许扬眉邸远见崔行宁张杰周鑫德肖春艳李少华

【机构】

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燕山大学电气工程学院,河南理工大学资源与环境学院,河北先河环保科技股份有限公司

【出处】

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光谱学与光谱分析

【发表日期】

：

2021年1期

【关键词】

：

紫外光谱近红外光谱数据融合 GANs模型 COD浓度预测 UV spectrum NIR spectrum Data fusion GANs model C

【基金项目】

：

国家重点研发计划项目(2016YFC1400601-3),河北省重点研发计划项目(19273901D,20373301D),河北省自然科学基金项目(F2020203066),中国博士后基金项目(2018M630279),河北省博士后择优资助项目(D2018003028),河北省高等学校科学技术研究项目(ZD2018243)资助

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水体中过高浓度的有机污染物含量危害巨大,不仅会造成严重的环境污染,而且会危害人类身体健康。化学需氧量(COD)表征了水体中有机污染物的污染程度。提出了一种将紫外(UV)光谱和近红外(NIR)光谱进行多光谱数据级融合(LLDF)和特征级融合(MLDF),进而构建基于生成对抗式网络(GANs)算法的COD浓度定量预测模型。首先按照一定的浓度梯度配制COD标准液样本,分别采集标准液的UV光谱(190~310 nm)和NIR光谱(830~2100 nm),对获取到的UV和NIR光谱数据进行一阶导数和Savitzk

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