蔡靖

摘 要： 為了更好地保護(hù)環(huán)境，將激光光譜技術(shù)應(yīng)用于環(huán)境污染的檢測(cè)中。采用激光光譜技術(shù)對(duì)環(huán)境中的污染物濃度進(jìn)行檢測(cè)，得到相應(yīng)的光譜數(shù)據(jù)，并對(duì)光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，然后采用主成分分析降低數(shù)據(jù)規(guī)模，并采用支持向量機(jī)對(duì)光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析，建立污染物濃度檢測(cè)模型，通過(guò)貓群算法對(duì)支持向量機(jī)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，最后應(yīng)用于對(duì)水體污染物的總有機(jī)碳濃度檢測(cè)。仿真結(jié)果表明，該模型可以對(duì)環(huán)境污染物的濃度進(jìn)行高精度檢測(cè)，能夠快速實(shí)現(xiàn)環(huán)境中的污染物濃度檢測(cè)，實(shí)際應(yīng)用價(jià)值高。

關(guān)鍵詞： 激光技術(shù)； 光譜分析； 支持向量機(jī)； 主成分分析； 污染物濃度檢測(cè)

中圖分類號(hào)： TN2?34； X832 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 文章編號(hào)： 1004?373X（2017）11?0179?04

Application of laser spectroscopy technology in environmental monitoring

CAI Jing

（School of Chemical and Materials Engineering， Yanching Institute of Technology， Langfang 065201， China）

Abstract： In order to better protect the environment， the laser spectrum technology is applied to the detection of environmental pollution. The laser spectroscopy technology is used to detect the pollutant concentration in environment to get the corresponding spectral data， and preprocess the spectral data. The principal component analysis is adopted to reduce the data size. The support vector machine is employed to perform the regression analysis for spectral data. The pollutant concentration detection model was established. The cat swarm algorithm is used to optimize the parameters of support vector machine. The model is applied to the total organic carbon concentration detection of water pollutant. The simulation results show that the model can perform the high?precision detection for concentration of environmental pollutant， detect the pollutant concentration in the environment quickly， and has high practical application value.

Keywords： laser technology； spectral analysis； support vector machine； principal component analysis； pollutant concentration detection

0 引 言

隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展，企業(yè)越來(lái)越多，環(huán)境污染越來(lái)越嚴(yán)重，如何對(duì)環(huán)境中的污染物進(jìn)行有效檢測(cè)，引起了人們的高度關(guān)注，而有機(jī)污染濃度檢測(cè)是環(huán)境監(jiān)測(cè)的一個(gè)重要研究方向[1?2]。

為了準(zhǔn)確對(duì)有機(jī)污染濃度檢測(cè)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者們進(jìn)行了廣泛的研究，提出了一些有機(jī)污染濃度檢測(cè)模型[3]。激光光譜技術(shù)通過(guò)光譜強(qiáng)度描述有機(jī)污染濃度，因此成為當(dāng)前一個(gè)研究熱點(diǎn)[4]。有學(xué)者提出采用激光光譜和多元線性回歸相融合的有機(jī)污染濃度檢測(cè)模型，通過(guò)多元線性回歸對(duì)有機(jī)污染濃度和激光光譜強(qiáng)度之間的關(guān)系進(jìn)行建模，得到了較高的檢測(cè)精度[5]。然而多元線性回歸計(jì)算復(fù)雜度高，不能滿足有機(jī)污染濃度的線檢測(cè)需求[6]。有學(xué)者提出采用激光光譜和偏最小二乘法建立有機(jī)污染濃度檢測(cè)模型，得到了較高的檢測(cè)精度[7]。由于偏最小二乘法是一種線性分析方法，當(dāng)有機(jī)污染濃度和激光光譜強(qiáng)度呈現(xiàn)非線性關(guān)系時(shí)，檢測(cè)精度低，檢測(cè)結(jié)果極不可靠[8]。隨后有學(xué)者提出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)的有機(jī)污染濃度檢測(cè)模型，相對(duì)其他有機(jī)污染濃度檢測(cè)模型[9?10]，它們獲得了更優(yōu)的有機(jī)污染濃度檢測(cè)結(jié)果，檢測(cè)結(jié)果更加有說(shuō)服力，然而在實(shí)際應(yīng)用中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)要求收集大量的有機(jī)污染濃度檢測(cè)樣本，增加了實(shí)驗(yàn)次數(shù)，導(dǎo)致有機(jī)污染濃度檢測(cè)成本急劇增加，難以應(yīng)用于實(shí)踐。支持向量機(jī)沒(méi)有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大樣本要求，可以進(jìn)一步降低有機(jī)污染濃度檢測(cè)效果[11]。激光光譜信息中存在大量的重疊信息，這些重疊信息相當(dāng)于噪聲信息，會(huì)對(duì)有機(jī)污染濃度檢測(cè)結(jié)果產(chǎn)生干擾，因此需要消除這些重疊信息。

為了提高環(huán)境的有機(jī)污染濃度檢測(cè)精度，利用激光光譜技術(shù)、主成分分析以及支持向量機(jī)的優(yōu)點(diǎn)，提出一種新型的有機(jī)污染濃度檢測(cè)模型，首先采用主成分分析對(duì)光譜信息進(jìn)行降維，提取主要成分，然后采用貓群算法優(yōu)化支持向量機(jī)建立污染物濃度檢測(cè)模型，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該模型提高了有機(jī)污染濃度檢測(cè)精度，而且獲得了比其他模型更優(yōu)的檢測(cè)效果。

1 相關(guān)理論

1.1 主成分分析

主成分分析算法可以將原始數(shù)據(jù)從高維空間映射到低維空間，簡(jiǎn)化原始數(shù)據(jù)，保持原始數(shù)據(jù)的基本信息[9]。通過(guò)主成分分析對(duì)原始數(shù)據(jù)處理后，數(shù)據(jù)規(guī)模變小，而且數(shù)據(jù)之間相互獨(dú)立，不存在重復(fù)信息，有利于后續(xù)處理，工作步驟如下：

Step1：設(shè)原始數(shù)據(jù)共有個(gè)樣本，每一個(gè)樣本均有維，那么相應(yīng)的矩陣為對(duì)所有數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，避免數(shù)量級(jí)不同帶來(lái)的干擾，無(wú)量綱后的數(shù)據(jù)矩陣為；

Step2：計(jì)算的協(xié)方差矩陣具體如下：

（1）

Step3：計(jì)算矩陣的特征值和特征向量

Step4：主成分的貢獻(xiàn)率和累計(jì)貢獻(xiàn)率為：

（2）

（3）

Step5：根據(jù)累計(jì)方差貢獻(xiàn)率確定主成分?jǐn)?shù)量，通常累計(jì)方差貢獻(xiàn)率要超過(guò)85%；

Step6：根據(jù)主成分因子載荷矩陣得到原始數(shù)據(jù)的組合形式為：

（4）

式中為主成分的值。

1.2 支持向量機(jī)

設(shè)訓(xùn)練樣本為那么可以得到如下方程：

（5）

式中：和分別代表權(quán)向量和偏置向量。

采用松弛因子和懲罰因子優(yōu)化式（5）的目標(biāo)值，則可得到：

（6）

根據(jù)拉格朗日乘子和得到凸二次優(yōu)化問(wèn)題，具體形式為：

（7）

式（5）的對(duì)偶形式為：

（8）

相應(yīng)的約束條件如下：

（9）

通過(guò)上述過(guò)程，得到支持向量機(jī)的回歸形式為：

（10）

通過(guò)引入核函數(shù)可以有效防止出現(xiàn)“維數(shù)災(zāi)”問(wèn)題，式（10）變?yōu)椋?/p>

（11）

1.3 貓群算法

貓群算法（CSO）是一種類似于遺傳算法的啟發(fā)式算法，受到貓日常行為啟示提出來(lái)的，包括搜尋模式和跟蹤模式，工作步驟如下：

Step1：初始化貓群；

Step2：將貓群進(jìn)行分組，一部分貓為搜尋模式，其他為跟蹤模式；

Step3：不同模式的貓執(zhí)行不同操作模式；

Step4：對(duì)貓速度和位置進(jìn)行更新操作；

Step5：估計(jì)每一個(gè)貓的適應(yīng)度值，找出適應(yīng)度值最高的貓；

Step6：如果滿足終止條件，輸出最優(yōu)解；否則返回Step2繼續(xù)執(zhí)行。

2 有機(jī)污染濃度檢測(cè)模型的工作步驟

Step1：采用激光光譜儀對(duì)有機(jī)污染濃度值進(jìn)行采樣和測(cè)量，得到相應(yīng)的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。

Step2：受到樣本背景、雜散光等的干擾，數(shù)據(jù)中存在一些無(wú)用信息和噪聲，采用標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量變換法提取有效數(shù)據(jù)，具體為：

（12）

Step3：采用主成分分析對(duì)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，選擇一些主要成分去除數(shù)據(jù)之間的重復(fù)信息。

Step4：根據(jù)提取主要成分對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)化處理，減少數(shù)據(jù)的規(guī)模，并將它們分為測(cè)試樣本和訓(xùn)練樣本。

Step5：采用訓(xùn)練樣本對(duì)支持向量機(jī)進(jìn)行學(xué)習(xí)，并采用貓群算法對(duì)支持向量機(jī)相關(guān)參數(shù)進(jìn)行在線優(yōu)化，建立有機(jī)污染濃度的檢測(cè)模型。

Step6：對(duì)測(cè)試樣本進(jìn)行檢測(cè)，得到有機(jī)污染濃度檢測(cè)精度。

具體工作流程如圖1所示。

圖1 有機(jī)污染濃度檢測(cè)模型的工作流程

3 仿真測(cè)試

3.1 數(shù)據(jù)源

選擇某污水處理廠作為研究對(duì)象，激光光譜的波長(zhǎng)范圍為180～187 nm，收集水體總有機(jī)碳（COD）進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，收集到80個(gè)樣本，如圖2所示。30個(gè)樣本作為測(cè)試樣本統(tǒng)計(jì)有機(jī)污染濃度檢測(cè)精度。

3.2 采用主成分處理數(shù)據(jù)

采用主成分分析對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到的結(jié)果如圖3所示，從圖3可知，當(dāng)主成分?jǐn)?shù)量為8時(shí)，累計(jì)貢獻(xiàn)率超過(guò)85%，因此，采用8個(gè)主成分作為支持向量機(jī)的輸入，建立有機(jī)污染濃度檢測(cè)模型。

3.3 支持向量機(jī)核函數(shù)及參數(shù)確定選擇

在支持向量機(jī)的有機(jī)污染濃度檢測(cè)建模過(guò)程中，核函數(shù)及參數(shù)選擇至關(guān)重要，當(dāng)前有許多類型不同的核函數(shù)，常用核函數(shù)有多項(xiàng)式、徑向基函數(shù)等，它們具體為：

（13）

（14）

圖2 COD的濃度

圖3 主成分分析的結(jié)果

對(duì)多項(xiàng)式函數(shù)、徑向基函數(shù)的性能進(jìn)行分析，得到的曲線如圖4，圖5所示，從圖4和圖5可以發(fā)現(xiàn)，相對(duì)于多項(xiàng)式函數(shù)，徑向基函數(shù)的學(xué)習(xí)能力強(qiáng)，因此選擇徑向基函數(shù)建立有機(jī)污染濃度檢測(cè)模型。

圖4 徑向基函數(shù)的曲線圖

采用貓群算法對(duì)徑向基函數(shù)的參數(shù)和支持向量機(jī)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，得到最優(yōu)值為采用和建立有機(jī)污染濃度檢測(cè)模型。

3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

選擇文獻(xiàn)[11?12]的模型進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)，采用均方根誤差（RMSE）和相關(guān)系數(shù)對(duì)有機(jī)污染濃度檢測(cè)精度進(jìn)行分析，它們的定義如下：

（15）

（16）

圖5 多項(xiàng)式函數(shù)的曲線

不同模型的RMSE和的結(jié)果如表1所示，對(duì)表1進(jìn)行對(duì)比和分析可以發(fā)現(xiàn)，相對(duì)于文獻(xiàn)[11?12]的有機(jī)污染濃度檢測(cè)模型，本文模型的RMSE的值更高，這表明有機(jī)污染濃度檢測(cè)精度更高，而值更大，表明本文模型的有機(jī)污染濃度檢測(cè)結(jié)果與實(shí)際值更加接近，可以更準(zhǔn)確地描繪有機(jī)污染濃度和激光光譜強(qiáng)度之間的關(guān)系，具有明顯的優(yōu)勢(shì)。

表1 不同模型網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)誤差比較

[模型名稱 RMSE 文獻(xiàn)[11]模型 16.60 0.947 文獻(xiàn)[12]模型 15.39 0.952 本文模型 13.46 0.969 ]

4 結(jié) 語(yǔ)

為了提高環(huán)境污染物檢測(cè)的準(zhǔn)確性，采用激光光譜技術(shù)提取污染物濃度的光譜數(shù)據(jù)，并采用主成分分析提取重要數(shù)據(jù)，然后采用支持向量機(jī)對(duì)光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析，最后進(jìn)行了具體水體污染濃度檢測(cè)實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明，本文模型提高了環(huán)境污染物濃度的檢測(cè)精度，具有一定的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。

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