公开(公告)号：CN114894725B

公开(公告)日：2025-02-07

申请号：CN202210276705.0

申请日：2022-03-21

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 王金梅 ,  何适 ,  郑培超

IPC: G01N21/31

Abstract: 本发明主要涉及一种水质多参数测量方法，属于水质检测技术领域。包括如下步骤：搭建紫外‑可见吸收光谱的采集装置；采集待测水样的光谱数据；按照国标法或者行业标准进行有机物化学分析；构建基于Stacking融合算法的水质有机物预测模型；输出有机物的预测值。本发明主要利用Stacking融合算法建立有机物的预测模型，通过集成策略将多个子模型进行融合，可以有效避免样品组分复杂时单一模型进行预测得到的结果准确率较低或者不够稳定的问题，解决了传统实验方法操作复杂、可能造成二次污染、预测模型精度不高等缺陷问题。

公开(公告)号：CN114894725A

公开(公告)日：2022-08-12

申请号：CN202210276705.0

申请日：2022-03-21

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 王金梅 ,  何适 ,  郑培超

IPC: G01N21/31

Abstract: 本发明主要涉及一种水质多参数的光谱数据Stacking融合模型及水质多参数测量方法，属于水质检测技术领域。包括如下步骤：搭建紫外‑可见吸收光谱的采集装置；采集待测水样的光谱数据；按照国标法或者行业标准进行有机物化学分析；构建基于Stacking融合算法的水质有机物预测模型；输出有机物的预测值。本发明主要利用Stacking融合算法建立有机物的预测模型，通过集成策略将多个子模型进行融合，可以有效避免样品组分复杂时单一模型进行预测得到的结果准确率较低或者不够稳定的问题，解决了传统实验方法操作复杂、可能造成二次污染、预测模型精度不高等缺陷问题。