一种基于深度学习的污水有机物浓度在线快速检测方法

本发明属于污水水质监测技术领域，具体涉及一种基于深度学习的污水有机物浓度在线快速检测方法。本发明通过建立浊度补偿模型消除悬浮物干扰，显著提升抗浊度干扰能力，提升样本在复杂水质条件下的测试精度；创新性地将紫外可见光谱的积分值与有机物浓度关联，避免单一波长对复杂基质的响应盲区，并建立由简单到复杂的分阶段验证模型，采用单变量线性回归与XGBoost模型对多波段积分特征集与有机物浓度建模，显著优化光谱信息利用率与精确度。本发明解决了传统有机物浓度检测方法抗干扰能力弱、滞后严重、成本高昂等行业痛点，为污水处理过程的精细化管控、节能减排目标的实现提供了可靠的技术保障，具有显著的经济效益与社会生态价值。