【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及水质智能检测，特别是一种多参数水质智能光谱分析系统及自适应校正方法。
技术介绍
1、随着《水污染防治法》实施及河长制推广，我国对水质实时监测需求激增。传统实验室检测需耗时数小时，难以满足突发污染事件快速响应需求。光谱分析技术虽能快速检测，但存在两大瓶颈：
2、1.环境光干扰难题：在户外检测时，太阳光强度(可达10^5lux)远超人工光源(通常103lux)，导致：水体反射光谱信噪比下降>15db，云层移动引起光谱基线漂移，cod检测误差高达20％；
3、2.多参数同步分析缺陷：现有设备受限于以下因素：单探测器无法覆盖紫外-可见-近红外全波段(200-850nm)，cod特征峰(254nm)与氨氮吸收峰(210nm)部分重叠，传统pls算法交叉验证误差达30％，且不同流域水体组分差异大，固定标定模型在跨区域应用时精度骤降至70％以下。
4、为了解决上述技术问题，本领域技术人员通常会采用频域滤波法和分时检测法；其中，频域滤波法通过调制光源虽然能够降低外界因素的干扰，但该方法存在高频噪声...
【技术保护点】
1.一种多参数水质智能光谱分析系统，其特征在于，该系统包括如下部分：
2.根据权利要求1所述的一种多参数水质智能光谱分析系统，其特征在于，所述环境光动态补偿的数学模型的数学表达式为：
3.根据权利要求2所述的一种多参数水质智能光谱分析系统，其特征在于，所述自适应权重系数α(λ)的数学表达是为：
4.根据权利要求1所述的一种多参数水质智能光谱分析系统，其特征在于，所述1D-CNN+LSTM多任务学习网络模型的结构包括：
5.根据权利要求4所述的一种多参数水质智能光谱分析系统，其特征在于，所述损失函数的数学模型为：
<...【技术特征摘要】
1.一种多参数水质智能光谱分析系统，其特征在于，该系统包括如下部分：
2.根据权利要求1所述的一种多参数水质智能光谱分析系统，其特征在于，所述环境光动态补偿的数学模型的数学表达式为：
3.根据权利要求2所述的一种多参数水质智能光谱分析系统，其特征在于，所述自适应权重系数α(λ)的数学表达是为：
4.根据权利要求1所述的一种多参数水质智能光谱分析系统，其特征在于，所述1d-cnn+lstm多任务学习网络模型的结构包括：
5.根据权利要求4所述的一种多参数水质智能光谱分析系统，其特征在于，所述损失函数的数学模型为：
6.根据权利要求4所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：魏晓霜，姜成，刘志远，朱凌宇，申英锋，刘新军，
申请(专利权)人：邯郸市凯忠污水处理有限公司，
类型：发明
国别省市：
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