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一种光谱法水质COD参数预测方法
| 专利名称： | 一种光谱法水质COD参数预测方法 |
| 摘要： | 本发明公开了一种光谱法水质COD参数预测方法，该方法包括：对于实际水样的光谱数据与相应的COD(化学需氧量，Chemical Oxygen Demand)参数，通过光谱数据分割，环境特征段函数拟合，环境特征拓展延伸，以及COD特征选取等方法，建立COD特征与相应的COD参数值的最优函数模型，最后采用最优函数模型对待测水样的COD参数进行预测。本发明速度快，准确率高。 |
| 专利类型： | 发明专利 |
| 国家地区组织代码： | 江苏;32 |
| 申请人： | 南京波思途智能科技股份有限公司;南京波思途电子科技有限公司 |
| 发明人： | 吴绍锋;蔡鑫;张敏;李东波 |
| 专利状态： | 有效 |
| 申请号： | CN201811596636.1 |
| 公开号： | CN109459402A |
| 代理机构： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 |
| 代理人： | 冯艳芬 |
| 分类号： | G01N21/33(2006.01)I;G;G01;G01N;G01N21 |
| 申请人地址： | 211135 江苏省南京市麒麟科技创新园智汇路300号B单元2楼 |
| 主权项： | 1.一种光谱法水质COD参数预测方法，其特征在于该方法包括：(1)获取多条实际水样的光谱数据和对应的COD参数值；(2)使用波长为P的分割点将每条水样的光谱数据分为COD特征段和环境特征段两部分；(3)对每条水样的环境特征段采用不同的系数进行拟合，并将拟合程度最高的最佳拟合曲线向COD特征段拓展；(4)根据拓展的最佳拟合曲线获取每条水样的COD特征值；(5)对每条水样的COD特征值与COD参数值进行线性相关性拟合，得到分割点为P时的线性相关性模型FP和模型拟合优度 |
| 所属类别： | 发明专利 |
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