| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第11-13页 |
| 1.2 国内外研究进展 | 第13-17页 |
| 1.2.1 COD检测方法进展 | 第13-15页 |
| 1.2.2 紫外-可见光谱法研究进展 | 第15-17页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第17页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第17-19页 |
| 第2章 紫外-可见光谱法水质COD检测的基本原理 | 第19-29页 |
| 2.1 紫外-可见光谱法吸收原理 | 第19-22页 |
| 2.1.1 朗伯-比尔定律 | 第19-20页 |
| 2.1.2 分子吸收光谱原理 | 第20-21页 |
| 2.1.3 有机物吸收特性 | 第21-22页 |
| 2.2 神经网络 | 第22-27页 |
| 2.2.1 神经元模型 | 第22-23页 |
| 2.2.2 BP神经网络 | 第23-27页 |
| 2.3 预测模型评价标准 | 第27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-29页 |
| 第3章 光谱系统与光谱采集 | 第29-37页 |
| 3.1 光谱系统组件介绍 | 第29-32页 |
| 3.1.1 光谱仪 | 第30-31页 |
| 3.1.2 光源 | 第31页 |
| 3.1.3 比色皿 | 第31-32页 |
| 3.2 溶液制备 | 第32-33页 |
| 3.2.1 实验室样本制备 | 第32页 |
| 3.2.2 邻苯二甲酸氢钾溶液配制 | 第32-33页 |
| 3.3 光谱采集 | 第33-35页 |
| 3.4 本章小结 | 第35-37页 |
| 第4章 光谱数据预处理技术 | 第37-53页 |
| 4.1 小波分析去噪理论基础 | 第38-43页 |
| 4.1.1 小波变换 | 第38-39页 |
| 4.1.2 多分辨分析 | 第39-40页 |
| 4.1.3 小波阈值去噪 | 第40-41页 |
| 4.1.4 小波函数 | 第41-43页 |
| 4.2 小波阈值算法的光谱去噪过程和分析 | 第43-49页 |
| 4.2.1 小波母函数的选择 | 第43-46页 |
| 4.2.2 小波分解层数分析 | 第46-48页 |
| 4.2.3 邻苯二甲酸氢钾标准溶液光谱分析 | 第48-49页 |
| 4.3 水质COD光谱数据降维处理 | 第49-52页 |
| 4.3.1 主成分分析法原理 | 第49-51页 |
| 4.3.2 光谱数据降维处理 | 第51-52页 |
| 4.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 第5章 紫外-可见光谱法水质COD检测预测模型 | 第53-71页 |
| 5.1 基于BP神经网络的水质COD预测模型 | 第53-56页 |
| 5.1.1 BP神经网络参数选取 | 第53-54页 |
| 5.1.2 基于BP神经网络的水质COD预测模型及分析 | 第54-56页 |
| 5.2 鲸鱼优化算法 | 第56-61页 |
| 5.2.1 基本鲸鱼优化算法 | 第56-58页 |
| 5.2.2 改进的鲸鱼优化算法 | 第58-61页 |
| 5.3 仿真实验及分析 | 第61-65页 |
| 5.3.1 基准测试函数 | 第61页 |
| 5.3.2 仿真实验及分析 | 第61-65页 |
| 5.4 基于MWOA-BP神经网络的水质COD预测模型 | 第65-69页 |
| 5.4.1 基于MWOA-BP神经网络的水质COD预测模型的建立 | 第65-67页 |
| 5.4.2 预测结果分析 | 第67-69页 |
| 5.5 本章小结 | 第69-71页 |
| 第6章 总结与展望 | 第71-73页 |
| 6.1 工作总结 | 第71-72页 |
| 6.2 展望 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 致谢 | 第77-79页 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果 | 第79页 |
