基于深度学习的含碘废水pH值和碘离子浓度的预测方法

本发明公开了一种基于深度学习的含碘废水pH值和碘离子浓度的预测方法，属于分析检测领域。通过将光荧光光谱和深度学习相结合，构建CNN‑ResNet‑RF预测模型；通过深度神经网络提取pH值、碘离子浓度和荧光寿命之间的内在关系，利用单层的卷积层和池化层对一维光谱进行特征提取，再通过随机森林构建决策树，并根据决策树的结果进行回归任务，输出最后的预测结果，从而实现对含碘废水pH值和碘离子浓度的精确预测；实现了更高效、更精确的预测，提升了污水处理整体的处理效率。