遠程在線預測水質(zhì)生物毒性與異常變量的研究
【圖文】:
108InstrumentTechniqueandSensorFeb.2017手機主要實現(xiàn)系統(tǒng)的遠程便攜式在線監(jiān)測。(a)(b)圖1系統(tǒng)的基本框圖與分析儀電氣原理框圖2基于曲線擬合預測模型的研究本系統(tǒng)除了實現(xiàn)對水質(zhì)分析儀的遠程在線監(jiān)測外,還需實現(xiàn)毒性物質(zhì)成分及濃度的預測,利用改進曲線擬合算法輔助提高發(fā)光菌與毒性物質(zhì)反應機理曲線識別與毒性物質(zhì)預測的計算速率以及體現(xiàn)發(fā)光菌的活性因素,并采用Fabonacci法對擬合曲線進行優(yōu)化。2.1算法研究該算法是基于數(shù)值相近以及形態(tài)相似的曲線擬合算法的結(jié)合,其中,基于形態(tài)相似的曲線擬合算法能改善數(shù)值相近算法在拐點處預測準確性不足,擬合速度以及無法反應發(fā)光菌隨時間的存活率的問題。而基于形態(tài)相似的曲線擬合算法利用powell算法提高計算速度,但powell算法在迭代時前n個搜索方向必須線性無關。本改進的曲線擬合算法利用權值變量可以避免形態(tài)相似當powell算法無法求解最優(yōu)的情況。設數(shù)值相近準則的曲線擬合算法的權重為w1,曲線模型為y1,形態(tài)相似準則的曲線擬合算法權重為w2,模型為y2,設改進的曲線擬合模型為:y(x)=w1y1(x)+w2y2(x),約束條件為:0<w1≤1,0<w2≤1,因此改進的曲線擬合模型為y(x)=w1y1(x)+w2y2(x),w1∈(0,1],w2∈(0,1],要求擬合的曲線值與對應的真實值的誤差和最小,即Δ=min(∑ni=1|y(xi)-yi|2)得出最優(yōu)的權重值。該算法的基本思路為:利用最小二乘解法得到曲線擬合的參數(shù)方程y1,,并求出精確值。設形態(tài)相似擬合曲線為:y2(x)=a0+a1x+a2x2+…+anxn,結(jié)合形系數(shù)方程S12=1n∑ni=1|x12i-e12|,并采用罰函數(shù)的外點法將該問題的求解轉(zhuǎn)?
第2期黃靜等:遠程在線預測水質(zhì)生物毒性與異常變量的研究109使得到的擬合曲線最接近真實曲線。擬合的曲線值與對應的真實值的誤差為Δ=min(∑ni=1|y(xi)-yi|2)=0.0071圖2模型之間的對比由圖2可以看出,最小二乘的擬合曲線較平坦,形態(tài)相似準則的擬合曲線很好地反應了真實曲線的變化和抖動情況,但是在數(shù)值的精度擬合上不足,而改進的擬合曲線擬合效果最好,且體現(xiàn)出發(fā)光菌的生命活性受到時間影響因子的影響。3異常變量對EC50的影響探討與系統(tǒng)穩(wěn)定性驗證發(fā)光細菌的發(fā)光機理是細菌體內(nèi)正常的生化反應,其發(fā)光效果極易受到環(huán)境條件的影響。在研究的過程中分別研究磁力攪拌時間、培養(yǎng)溫度、暴露時間以及pH值范圍對EC50測定值的影響。儀器為水質(zhì)綜合生物毒性分析儀,試劑為苯酚、氯苯,均為分析純,用3%NaCl溶液配制,明亮發(fā)光桿菌T3小種凍干粉。3.1pH值范圍的影響采用發(fā)光細菌測定水樣毒性傳統(tǒng)方法中,一般先將樣品pH值調(diào)節(jié)至7.0左右,而這有可能改變待測樣品中毒物的存在形態(tài)和性質(zhì)。測定不同pH值對發(fā)光細菌發(fā)光度的影響,實驗結(jié)果表明:若水樣的pH值在5.0~9.0,則不需調(diào)節(jié)pH值;若水樣的pH值低于5.0或高于9.0,則需調(diào)節(jié)至5.0或9.0之間。3.2培養(yǎng)溫度的影響明亮發(fā)光桿菌屬低溫菌種,生長溫度為0~25℃,最適生長溫度為18℃。熒光素酶在0~30℃活性最大,并且穩(wěn)定,45℃時產(chǎn)生不可逆失活。實驗溫度為0~25℃時,如表2所示為培養(yǎng)溫度對化合物EC50的影響。表2培養(yǎng)溫度對化合物EC50的影響溫度t/℃苯酚氯苯15±1206.437.5120±1214.241.6825±1298.557.54注:發(fā)光菌選用T3,發(fā)光菌培養(yǎng)時間為12h。在(15±1)℃~(20±1)℃,化合物EC50相差不大,但當溫度升至(25±1
【參考文獻】
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【共引文獻】
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