【摘 要】
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近年来由于我国经济与人口的高速增长产生了大量的工业污水与生活废水，乱排乱放现象造成大量水体的水质持续恶化，传统的水质检测方法已无法满足对水体进行实时在线监测的要求。紫外-可见吸收光谱法通过对标准水样的光谱数据进行分析建模以检测水质，该方法具有操作简便、检测速度快和无二次污染等优点。本文以硝酸根离子和亚硝酸根离子作为研究对象，为模拟实际地表水环境选取氯离子作为干扰对象，针对以上三种离子的光谱检测与建
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近年来由于我国经济与人口的高速增长产生了大量的工业污水与生活废水，乱排乱放现象造成大量水体的水质持续恶化，传统的水质检测方法已无法满足对水体进行实时在线监测的要求。紫外-可见吸收光谱法通过对标准水样的光谱数据进行分析建模以检测水质，该方法具有操作简便、检测速度快和无二次污染等优点。本文以硝酸根离子和亚硝酸根离子作为研究对象，为模拟实际地表水环境选取氯离子作为干扰对象，针对以上三种离子的光谱检测与建模优化进行了如下研究：
1、设计水质光谱实验方案，制备以上三种离子的单组分标准液和多组分混合液，并分别对其进行连续光谱检测以获取实验数据；根据单组分吸收光谱分析了各离子吸光特性以及其相互之间存在的影响，之后根据多组分吸收光谱分析了后续建模过程中存在的干扰信息。
2、通过分析水质光谱数据的噪声特点，基于小波变换对原始光谱数据进行分解重构以去除噪声，并通过对比实验确定了最优的小波基函数与分解层数；根据各离子吸光特性对多组分吸收光谱进行特征波段选取，之后采用主成分分析对特征波段进行降维处理，确定了模型最终的输入变量。
3、通过分析优化算法中惯性权重对其寻优性能的影响，提出将鲸鱼优化算法(WOA)中的惯性权重在非线性递减的基础上引入随机因子进行动态调整的改进策略，通过对比分析不同优化算法对标准测试函数的寻优性能，验证了改进鲸鱼优化算法(IWOA)的优越性。
4、在采用单一建模算法建立水质预测模型时，通过对比分析基于不同建模优化算法所得模型的性能指标，选取核极限学习机(KELM)作为最优的建模算法，并确定了基于IWOA-KELM所得模型即为最优的水质预测模型；为进一步提高所建模型的预测效果，基于集成学习方法通过一定的结合策略将多种单一算法模型进行融合，所得的新模型能够具有更优的预测性能。
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