水体重金属激光诱导击穿光谱定量分析方法对比研究

王春龙; 刘建国; 赵南京; 马明俊; 王寅; 胡丽; 张大海; 余洋; 孟德硕; 章炜; 刘晶; 张玉钧; 刘文清

doi:10.7498/aps.62.125201

摘要

建立了适用于激光诱导击穿光谱探测的多元线性回归、神经网络回归和支持向量机回归三种定量反演算法模型, 以水体重金属Ni为例进行了回归实验测试和对比分析. 多元线性回归、神经网络回归和支持向量机回归的平均相对标准偏差分别为7.60%, 4.86%, 2.35%; 最大相对标准偏差分别为23.35%, 15.20%, 8.29%; 平均相对误差分别为25.98%, 10.58%, 2.72%, 最大相对误差分别为116.47%, 47.38%, 9.89%. 研究为进一步实现水中痕量金属元素的快速定量分析提供了方法和数据参考.

关键词:

Abstract

The quantitative analysis models of multiple linear regression, neural network regression and support vector machine regression with laser-induced breakdown spectroscopy are established in this paper. Heavy metal Ni in water selected as research object is tested and comparativly analyzed. The average relative standard deviations of multiple linear regression, neural network regression and support vector machine regression are 7.60%, 4.86% and 2.35%, and the maximum standard deviations are 23.35%, 15.20% and 8.29% respectively, the average relative errors are 25.98%, 10.58% and 2.72%, and the maximum relative errors are 116.47%, 47.38% and 9.89% respectively. Methods and reference data are provided for the further study of fast measurement of tracing heavy metals in water by laser induced breakdown spectroscopy technique.

Keywords:

作者及机构信息

1.
中国科学院安徽光学精密机械研究所, 中国科学院环境光学与技术重点实验室, 合肥 230031

基金项目: 国家自然科学基金(批准号: 60908018)和国家重大科技专项(批准号: 2009ZX07527-007, 2009ZX07420-008, 2011ZX05051)资助的课题.

Authors and contacts

1.
Key Laboratory of Environment Optics and Technology, Institute of Anhui Optics Fine Mechanics, Chinese Academy of Sciences, Hefei 230031, China

Funds: Project supported by the National Natural Science Foundation of China (Grant No. 60908018) and the Major Project of the Ministry of Science and Technology of China (Grant Nos. 2009ZX07527-007, 2009ZX07420-008, 2011ZX05051).

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施引文献

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