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针对传统化学需氧量(chemical oxygen demand, COD)检测存在检测成本高、耗时、易造成二次污染，以及现有检测模型泛化性较差等不足，难以满足水环境实时监测需求的问题，提出基于近红外光谱技术的COD快速无损定量预测模型.实验结果表明，本模型在污水COD光谱数据集上的预测性能，相较于传统机器学习算法和现有其他深度学习算法更优.测试的决定系数(R~2)和均方根误差(E_(RMS))分别达到0.992 1和27.47 mg·L~(-1),模型卷积层的输出特征可解释性强，能有效表征关键波长点.该预测模型为实际水体COD含量快速检测提供一种新的方法.
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福州大学学报(自然科学版)
ISSN： 1000-2243
CN： 35-1337/N
Year： 2024
Issue： 02
Volume： 52
Page： 228-235
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