基于透射光谱和PLS-Elman神经网络的水体亚硝酸盐含量估算方法

摘要

本发明提出了一种基于透射光谱测量和Elman神经网络的水体亚硝酸盐含量估算方法，主要包括以下步骤：1)采集不同浓度亚硝酸盐标液的高光谱透射率数据，对数据进行白板校正，划分为校正集和验证集；2)平滑处理以及预处理；3)对预处理数据选用偏最小二乘回归系数法(PLS：Partial least squares regression)提取特征波段，建立Elman神经网络模型；4)对各Elman神经网络进行精度检验和对比，并通过与单一模型的预测模型精度比较筛选最优模型。本发明首先采用偏最小二乘回归法提取不同预处理结果数据的特征波段建立Elman神经网络模型将不同浓度的亚硝酸盐样本的浓度与相应的光谱数据进行拟合，充分利用不同预处理方法以及特征波段的提取，提高了检测精度。通过检测水体亚硝酸盐含量，可实时监测水污染的状况。