基于机器学习的水质COD预测方法

运用紫外光谱进行水质有机污染物浓度(化学耗氧量(COD))的检测,必须建立紫外光谱数据与COD值之间的数学模型.运用机器学习方法中的LM-BP神经网络和支持向量机,建立了紫外多波段光谱数据与COD值的相关性模型,讨论了在LM-BP神经网络建模中网络结构选择、输入数据处理和训练程度控制,以及在支持向量机建模中核函数及其参数选择等问题.对某种水样的紫外多波段光谱,分别运用最小二乘法、LM-BP神经网络、支持向量机的相关性模型进行COD预测.结果表明,2种机器学习方法的预测能力明显优于最小二乘法,能够得到满意的预测精度,为运用物理方法解决化学量测量中普遍存在的相关性问题,提供了实际可行的解决方案.