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基于LLE-SVR的水质COD紫外光谱检测方法研究
基于LLE-SVR的水质COD紫外光谱检测方法研究
摘要：
水质的COD（化学需氧量）是评估水体有机物污染程度的重要指标之一。传统的COD测量方法通常需要耗费大量的时间和资源，因此需要寻求一种快速、准确、经济的COD测量方法。本研究基于局部线性嵌入（LLE）和支持向量回归（SVR）方法，提出了一种基于紫外光谱的水质COD快速检测方法，并对该方法进行了验证与分析。
第一章：引言
1.1背景
水质污染已经成为一个全球性的环境问题，其中有机物是主要的污染因素之一。COD是评估有机物含量和水体污染程度的重要指标之一。
1.2目的
本研究的目的是利用紫外光谱结合LLE-SVR方法，实现水质COD的快速检测，并提出一种准确、快速、经济的COD测量方法。
第二章：方法
2.1数据采集
在实验中，我们采集了不同水样的紫外光谱数据，并测量了对应的COD值作为参考。
2.2LLE-SVR模型
将采集到的紫外光谱数据作为输入向量，将对应的COD值作为输出向量，建立LLE-SVR模型来实现水质COD的预测。
2.3模型优化
为了提高模型的准确性和预测能力，我们通过交叉验证方法来选择最佳的模型参数，并对模型进行优化。
第三章：结果与讨论
3.1模型验证
我们将采集的光谱数据分为训练集和测试集，对模型进行验证。结果表明，基于LLE-SVR方法的水质COD预测模型具有较高的准确性和稳定性。
3.2与传统方法对比
我们将本研究提出的方法与传统的COD测量方法进行对比，结果显示基于LLE-SVR的光谱方法具有更高的预测准确性和更快的测量速度。
第四章：结论
基于LLE-SVR的水质COD紫外光谱检测方法能够快速、准确地预测水质的COD值，相比传统方法具有更快的测量速度和更高的准确性。这种方法为水质COD的监测与评估提供了一种新的可行途径。
参考文献：
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