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基于DOAS和支持向量回归的SO2浓度检测方法研究

中文摘要第3-4页
英文摘要第4-5页
1 绪论第8-18页
    1.1 研究背景及意义第8-10页
    1.2 常用气体测量方法第10-14页
        1.2.1 现代化学测量技术第11-12页
        1.2.2 光谱测量技术第12-14页
    1.3 国内外研究现状第14-16页
        1.3.1 DOAS技术的国内外研究现状第14-15页
        1.3.2 基于SVM的气体浓度测量方法第15-16页
    1.4 主要内容与结构安排第16-18页
        1.4.1 主要内容第16-17页
        1.4.2 结构安排第17-18页
2 差分吸收光谱技术原理第18-27页
    2.1 吸收光谱理论基础第18-20页
        2.1.1 气体分子的选择吸收理论第18-20页
        2.1.2 SO_2分子的光谱特征第20页
    2.2 光的吸收定律第20-22页
        2.2.1 朗伯-比尔定律第21页
        2.2.2 修正后的Lambert-Beer定律第21-22页
    2.3 差分吸收光谱技术第22-24页
    2.4 DOAS波段选择与SO_2浓度计算流程第24-26页
        2.4.1 DOAS波段选择第24-25页
        2.4.2 SO_2浓度计算流程第25-26页
    2.5 本章小结第26-27页
3 DOAS系统设计与数据分析第27-43页
    3.1 DOAS系统设计第27-30页
        3.1.1 光源第27-28页
        3.1.2 光谱仪第28-29页
        3.1.3 测量系统实物图第29-30页
    3.2 数据采集与预处理第30-33页
        3.2.1 光谱数据采集第30-31页
        3.2.2 光谱数据预处理第31-33页
    3.3 光谱信号分析与处理第33-36页
        3.3.1 差分光学厚度的提取第33-34页
        3.3.2 差分吸收截面的获取第34-35页
        3.3.3 差分光学厚度与差分吸收截面对比第35-36页
    3.4 结果分析第36-42页
        3.4.1 计算结果与实际浓度关系第36-38页
        3.4.2 最小二乘法原理第38页
        3.4.3 不同拟合方式对比第38-41页
        3.4.4 滤波后实验结果第41-42页
    3.5 本章小结第42-43页
4 基于GA-SVR的SO_2浓度测量方法第43-53页
    4.1 流形学习第43-45页
        4.1.1 流形学习方法简介第43-44页
        4.1.2 NPE算法原理第44-45页
    4.2 支持向量回归原理第45-46页
    4.3 遗传算法参数寻优第46-48页
    4.4 实验过程与结果分析第48-52页
        4.4.1 样本数据的获取第48页
        4.4.2 数据处理流程第48-50页
        4.4.3 结果分析第50-52页
    4.5 本章小结第52-53页
5 总结与展望第53-55页
    5.1 研究工作总结第53页
    5.2 研究工作展望第53-55页
致谢第55-56页
参考文献第56-60页
附录第60页
    A. 作者在攻读硕士学位期间发表的论文及专利第60页
    B. 作者在攻读硕士学位期间参加的科研项目及获奖目录第60页

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