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基于紫外光谱及常规水质参数信息的水质有机物污染检测方法研究
摘要：随着人类经济发展和工业化进程的加快，水质有机污染逐渐成为一个公共关注的焦点。本文针对水质有机物污染检测方法进行了研究，结合紫外光谱和常规水质参数信息，提出了一种快速、准确的水质有机物污染检测方法。首先对紫外光谱数据进行预处理，采用多元回归分析建立了紫外光谱与水质有机物污染之间的定量关系模型。然后结合常规水质参数信息，利用支持向量机算法进行水质有机物污染的分类和识别。最后通过实验验证了该方法的有效性和准确性。
关键词：水质有机物污染；紫外光谱；常规水质参数；多元回归分析；支持向量机
1.引言
水质是人类生活和工业生产的重要资源，但由于人类活动的影响，水体中的有机污染物含量不断上升，给水质安全带来了巨大的挑战。传统的水质有机物污染检测方法繁琐、耗时，且对仪器设备要求较高。因此，研究一种快速、准确的水质有机物污染检测方法具有重要的理论和实际意义。
2.研究方法
2.1紫外光谱数据预处理
由于紫外光谱原始数据复杂，包含大量噪声信息，因此需要对数据进行预处理。本文采用了数据平滑和小波去噪的方法，提取出有效特征信息。
2.2多元回归分析
在预处理之后，我们选取与水质有机物污染相关的特征波长进行多元回归分析，建立紫外光谱与水质有机物污染之间的定量关系模型。采用典型相关分析方法，寻找最佳的特征波长，降低光谱数据的维度，并建立回归模型。
2.3常规水质参数信息分析
除了紫外光谱数据，常规水质参数信息也包含了水质有机物污染的重要指标。本文选取pH值、溶解氧、电导率等参数作为输入变量，并进行特征选择和数据归一化处理。
2.4支持向量机分类和识别
采用支持向量机（SVM）算法进行水质有机物污染的分类和识别。通过训练样本数据，建立SVM分类器，并用测试样本数据进行验证。通过调整SVM模型参数，提高分类的准确性和稳定性。
3.实验结果与分析
本文在某水质监测站选择了10个不同水样进行实验，对比了本文提出的方法与传统方法的检测结果。实验结果表明，本文的方法在检测速度和准确性上都有明显优势。与传统方法相比，本文方法可以大大缩短检测时间，提高检测效率。
4.结论
本文基于紫外光谱及常规水质参数信息的水质有机物污染检测方法，通过对紫外光谱数据的预处理和多元回归分析，建立了紫外光谱与水质有机物污染之间的定量关系模型。结合常规水质参数信息，利用支持向量机算法进行水质有机物污染的分类和识别。实验结果表明，该方法具有较高的检测准确性和稳定性，可以满足水质检测的快速、准确要求。
参考文献：
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