王晓明，章海亮，罗 微，刘雪梅

华东交通大学轨道交通学院, 江西 南昌 330013

基于UV-Vis检测养殖水体中化学需氧量含量研究

王晓明，章海亮*，罗 微，刘雪梅

华东交通大学轨道交通学院, 江西 南昌 330013

采用紫外可见光谱(UV-Vis)与极限学习机算法检测水体化学需氧量(chemical oxygen demand，COD)含量研究。采集135份水样进行紫外可见波段全光谱扫描，结合变量标准化(standard normal variate，SNV)，多元散射校正(MSC)和一阶微分(1st D)对原始数据进行预处理，然后采用竞争性自适应重加权算法(competitive adaptive reweighted sampling，CARS)、随机青蛙(Random frog)算法和遗传算法进行特征波长选择。基于全光谱建立了偏最小二乘回归(partial least squares，PLS)和基于特征波长建立了极限学习机算法(extreme learning machine，ELM)模型。结果表明：使用CARS提取的9个特征波长建立的ELM模型的预测效果最优，决定系数R2为0.82，预测均方根误差RMSEP为 14.48 mg·L-1，RPD值为2.34。说明使用CARS变量选择算法获取UV-Vis光谱特征波长，应用极限学习机建模，可以准确、快速的检测养殖水体中COD含量，为实现养殖水体COD的动态快速检测以及水体其他微量物质含量参数检测打下基础。

极限学习机；化学需氧量；Random frog；CARS；GA

引 言

水产养殖是农业生产活动的一项重要内容，也是农民创业致富的重要途径，近年来，我国水产养殖行业发展迅速，对提高我国居民消费水平起到了重要推动作用，然而由于不正常的工业生产排放污水造成养殖水体污染严重，健康的水体生产出符合健康消费要求的水产品，养殖水体污染后，生产出来的水产品质量就得不到保证，这将直接影响我国居民消费水平的提高[1]。COD在水产养殖中作为一项衡量养殖水体指标是否合格及评价水体中有机物污染程度的指标[2-3]。……