基于紫外吸收光谱的地下水硬度分类和定量分析

针对地下水质量国家标准,基于水硬度标准物质制备多种离子浓度的样品,建立基于紫外吸收光谱的水硬度分类和定量分析模型。首先,利用一组不同离子浓度样品组成训练集,建立偏最小二乘判别分析(PLSDA)模型,并引入二叉树进行水硬度的多重分类;然后再利用偏最小二乘支持向量机(PLS-SVM)建立每类样本的定量模型;最后利用由不同离子浓度样品组成的测试集,对模型进行蒙特卡洛交叉检验。实验结果表明,对地下水硬度进行分类识别,平均错误率为1.13%,低于其他常用分类方法;对地下水钙离子浓度进行预测,均方误差达到0.247,复相关系数达到0.987,较其他常用分类方法有显著提高。