基于可见-近红外光谱技术与BP-ANN算法的污水类型鉴定

提出了一种基于可见-近红外光谱技术与BP人工神经网络(BP-ANN)算法快速进行污水类型鉴定的新方法.以FieldSpec(R)3地物光谱仪采集了4种污水样品的光谱数据,共168份,随机将其分成校正集(132份)和检验集(36份).分别采取全波段(400～2450 nm)与择取波段(400～1800 nm)两种方法建立模型进行分析.光谱经S.Golay平滑和标准归一化(SNV)处理后,以主成分分析法(PCA)降维.将降维所得的前9个主成分数据作为BP-ANN的输入变量,污水类型作为输出变量,建立3层BP-ANN鉴别模型.利用36个未知样对模型进行检验.结果表明:两类模型预测准确率均高达100%,且择取波段模型比全波段模型具有更高的预测精度.说明利用可见-近红外技术结合BP-ANN算法进行污水类型的快速、无污染鉴定是可行的,且波段筛选是优化模型的有效方法之一.