發(fā)布時間：2020-08-28 14:06

　　 紫外光譜法進行TOC濃度分析時存在數(shù)量多、維數(shù)高等問題。針對此問題,提出了一種基于隨機子空間深度回歸的分析方法。該算法首先采集TOC標準溶液的紫外光譜數(shù)據(jù)進行預(yù)處理,得到吸光度數(shù)據(jù);然后在高維數(shù)據(jù)空間隨機選取低維子空間來構(gòu)造不同的特征子集,并采用深度信念網(wǎng)絡(luò)對各子集進行特征提取;最后將得到的低維特征進行組合后送入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進行訓練,建立TOC濃度反演模型。在構(gòu)建的水質(zhì)分析平臺上的實驗結(jié)果表明,提出的基于隨機子空間深度回歸的水質(zhì)分析方法對每種TOC濃度反演結(jié)果的相對誤差均在1%以內(nèi),且反演結(jié)果的穩(wěn)定性和準確性也要優(yōu)于常規(guī)的水質(zhì)分析方法。

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本文編號：2807674