【摘 要】
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化学需氧量（COD）是表征水体中有机物含量的重要指标。使用基于不同光谱法的算法模型可以实现地表水COD的快速准确检测，针对紫外吸收光谱法和激光诱导荧光光谱法在测量精度上的不足，提出基于紫外-荧光特征级融合的光谱检测方法。将采集的实际水样经标准化学法得到COD理化值，以氘卤灯作为紫外-可见光源和以405nm单波长半导体激光器作为激发光源，采用自主搭建的光谱系统采集水样的紫外吸收光谱和荧光发射光谱。选
【基金项目】
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国家自然科学基金（32171627）； 重庆市教委科技项目（KJZD-M202200602）； 重庆市留学人员回国创业创新支持计划（RC2022-56）；
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化学需氧量（COD）是表征水体中有机物含量的重要指标。使用基于不同光谱法的算法模型可以实现地表水COD的快速准确检测，针对紫外吸收光谱法和激光诱导荧光光谱法在测量精度上的不足，提出基于紫外-荧光特征级融合的光谱检测方法。将采集的实际水样经标准化学法得到COD理化值，以氘卤灯作为紫外-可见光源和以405nm单波长半导体激光器作为激发光源，采用自主搭建的光谱系统采集水样的紫外吸收光谱和荧光发射光谱。选择Savitizky-Golay滤波对光谱去噪平滑，由竞争性自适应重加权采样（CARS）对光谱进行特征提取，并与主成分分析、连续投影算法对比，以贝叶斯优化的最小二乘支持向量（BO-LSSVM）算法作为建模方法，分别建立基于紫外吸收光谱法、激光诱导荧光光谱法和紫外-荧光特征级融合法的预测模型。结果表明：采用紫外-荧光特征级融合法的预测模型性能优于单一光谱法，提出的基于紫外-荧光特征级融合结合CARS-BO-LSSVM模型在噪声容限和预测精度方面优于其他模型，训练集R2为0.9371、RMSE为0.2726mg·L-1、MRE为9.99%，测试集R2为0.9377、RMSE为0.2578mg·L-1、MRE为7.68%。该方法对水质光谱的非线性分析具有良好的泛化性和鲁棒性，为水质COD的快速检测提供了可靠的参考价值和研究思路。
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