基于PCA的水质紫外吸收光谱分析模型研究

摘要：

利用紫外光谱分析水中有机污染物已成为水质实时在线监测的重要方法之一，水样组分复杂且不稳定是影响其测量结果的主要因素。利用主成分分析法(PCA)结合欧氏距离分析水样紫外吸收光谱，对水样分类，效果良好。分别用主成分分析结合偏最小二乘法回归(PCA-PLSR)和直接利用多波长吸光度结合偏最小二乘法回归(MWA-PLSR)建立分析模型，并对比分析了不同浓度的 COD标准液的实验数据。结果表明，采用第一、二主成分作为回归参数的PLSR模型的测量误差在5%以内，偏差最小。利用本文方法可同时实现水样分类和水质参数的精确定量。

关键词：紫外吸收光谱、水质分析、PCA、PLSR、水样分类

所属期刊栏目：36

分类号：O657.3(分析化学)

资助基金：国家自然科学基金项目51275551;国家重大科学仪器专项2011YQ15004008

在线出版日期：2016-12-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：3592-3596