摘要
本申请涉及水质监测技术领域,公开了一种DOC光谱监测方法和装置。包括:通过过滤装置对水样进行预处理,以消除浊度对光谱检测的干扰;将预处理后的水样输送至可拆卸的流通池中,通过独立设置的光源光谱仪采集水样的紫外光谱;从紫外光谱中确定目标特征波长子集;将目标特征波长子集输入至预先训练好的集成元模型中,得到水样中DOC浓度的预测值;其中,集成元模型采用Stacking策略构建,包括多个基模型和一个元模型,所述元模型用于学习各基模型的预测结果并进行融合输出;根据监测系统状态或预设维护周期,在拆卸维护流通池前,触发反冲洗单元执行预清洁操作,旨在提供一种兼顾安装便捷性、监测准确性及运行稳定性的技术方案。
技术关键词
流通池
光谱监测方法
反冲洗
因子
消泡装置
超声波振荡器
光谱仪
蓄水池
波长
预测误差
控制系统
光谱监测装置
过滤装置表面
电磁阀
皮尔逊相关系数
水质监测技术
监测单元
状态监测模块
遗传算法
校准
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排放预测方法
训练人工智能模型
策略
深度神经网络模型
电力
表面等离子共振成像
光束偏转装置
成像检测装置
电光调制器
检测芯片表面