激光光谱技术在环境监测中的应用摘要：为Y更好地保护环境，将激光光谱技术应用于环境污染的检测中。采用激光光谱技术对环境中的污染物浓度进行检测，得到相应的光谱数据，并对光谱数据进行预处理，然后采用主成分分析降低数据规模，并采用支持向量机对光谱数据进行回归分析，建立污染物浓度检测模型，通过猫群算法对支持向量机参数进行优化，最后应用于对水体污染物的总有机碳浓度检测。仿真结果表明，该模型可以对环境污染物的浓度进行高精度检测，能够快速实现环境中的污染物浓度检测，实际应用价值高。本文采集自网络，本站发布的论文均是优质论文，供学习和研宄使用，文中立场与本网站无关，版权和著作权归原作者所有，如有不愿意被转载的情况，请通知我们删除己转载的信息，如果需耍分享，请保留本段说明。关键词：激光技术；光谱分析；支持向量机；主成分分析•，污染物浓度检测中图分类号：TN2?34；X832文献标识码：A文章编号：10047373X(2017)11?0179?04ApplicationoflaserspectroscopytechnologyinenvironmentalmonitoringCAIJing(SchoolofChemicalandMaterialsEngineering,YanchingInstituteofTechnology,Langfang065201，China)Abstract：Inordertobetterprotecttheenvironment,thelaserspectrumtechnologyisappliedtothedetectionofenvironmentalpollution.Thelaserspectroscopytechnologyisusedtodetectthepollutantconcentrationinenvironmenttogetthecorrespondingspectraldata，andpreprocessthespectraldata.Theprincipalcomponentanalysisisadoptedtoreducethedatasize.Thesupportvectormachineisemployedtoperformtheregressionanalysisforspectraldata.Thepollutantconcentrationdetectionmodelwasestablished.Thecatswarmalgorithmisusedtooptimizetheparametersofsupportvectormachine.Themodelisappliedtothetotalorganiccarbonconcentrationdetectionofwaterpollutant.Thesimulationresultsshowthatthemodelcanperformthehigh?precisiondetectionforconcentrationofenvironmentalpollutant,detectthepollutantconcentrationintheenvironmentquickly,andhashighpracticalapplicationvalue.Keywords：lasertechnology；spectralanalysis；supportvectormachine；principalcomponentanalysis；pollutantconcentrationdetection0引言?s着我国经济的飞速发展，企业越来越多，环境污染越来越严重，如何对环境中的污染物进行有效检测，引起了人们的高度关注，而有机污染浓度检测是环境监测的一个重要研究方向［1?2］。为丫准确对有机污染浓度检测，国内外学者们进行Y广泛的研究,提出了一些右机污染浓度检测模型［3］。激光光谱技术通过光谱强度描述有机污染浓度，因此成为当前一个研究热点［4］。有学者提出采用激光光谱和多元线性回归相融合的有机污染浓度检测模型，通过多元线性回归对有机污染浓度和激光光谱强度之间的关系进行建模，得到了较高的检测精度［5］。然而多元线性回归计算复杂度高，不能满足有机污染浓度的线检测需求［6］。有学者提出采用激光光谱和偏最小二乘法建立有机污染浓度检测模型，得到了较高的检测精度［7］。由于偏最小二乘法是一种线性分析方法，当有机污染浓度和激光光谱强度呈现非线性关系时，检测精度低，检测结果极不可靠［8］。随后有学者提出神经网络、支持向量机的有机污染浓度检测模型，相对其他有机污染浓度检测模型［9?10］，它们获得了更优的右机污染浓度检测结果，检测结果更加有说服力，然而在实际应用中，神经网络要求收集大量的有机污染浓度检测样本，增加了实验次数，导致有机污染浓度检测成本急剧增加，难以应用于实践。支持向量机没有神经M络的大样本要求，可以进一步降低有机污染浓度检测效果［11］。激光光谱信息中存在大量的重叠信息，这些重叠信息相当于噪声信息，会对有机污染浓度检测结果产生干扰，因此需要消除这些重叠信息。为了提高环境的有机污染浓度检测精度，利用激光光谱技术、主成分分析以及支持向量机的优点，提出一种新型的有机污染浓度检测模型，首先采用主成分分析对光谱信息进行降维，提取主要成...