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水质浊度红外光检测及聚类灰色融合预测模型

杜玉红 魏坤鹏 史屹君 刘恩华 酆启胤 董广宇

杜玉红, 魏坤鹏, 史屹君, 刘恩华, 酆启胤, 董广宇. 水质浊度红外光检测及聚类灰色融合预测模型[J]. 红外与激光工程, 2016, 45(10): 1028002-1028002(7). doi: 10.3788/IRLA201645.1028002
引用本文: 杜玉红, 魏坤鹏, 史屹君, 刘恩华, 酆启胤, 董广宇. 水质浊度红外光检测及聚类灰色融合预测模型[J]. 红外与激光工程, 2016, 45(10): 1028002-1028002(7). doi: 10.3788/IRLA201645.1028002
Du Yuhong, Wei Kunpeng, Shi Yijun, Liu Enhua, Feng Qiyin, Dong Guangyu. Infrared detection and clustering grey fusion prediction model of water quality turbidity[J]. Infrared and Laser Engineering, 2016, 45(10): 1028002-1028002(7). doi: 10.3788/IRLA201645.1028002
Citation: Du Yuhong, Wei Kunpeng, Shi Yijun, Liu Enhua, Feng Qiyin, Dong Guangyu. Infrared detection and clustering grey fusion prediction model of water quality turbidity[J]. Infrared and Laser Engineering, 2016, 45(10): 1028002-1028002(7). doi: 10.3788/IRLA201645.1028002

水质浊度红外光检测及聚类灰色融合预测模型

doi: 10.3788/IRLA201645.1028002
基金项目: 

国家自然科学基金(51205288);天津市高校“中青年骨干创新人才培养计划”项目;天津市科委面上基金(13jcybjc15900);天津市技术创新引导专项(15JCTPJC61200)

详细信息
    作者简介:

    杜玉红(1974-),女,副教授,博士,主要从事图像处理与自动控制系统方面的研究。Email:DYH202@163.com

  • 中图分类号: TN219

Infrared detection and clustering grey fusion prediction model of water quality turbidity

  • 摘要: 为了对水处理过程中水质浊度进行实时、准确检测,设计了基于红外光的散射浊度检测系统,并提出一种聚类灰色融合的预测模型对水质浊度的变化趋势进行有效预测。利用890 nm波长的红外发光二极管作为发光器件,光敏二极管作为接收器,检测装置响应时间短,零点误差小。采用灰色预测算法和聚类融合的方法对传感器所采集的数据进行处理,将聚类融合处理后的数据作为灰色预测控制的输入数据,灰色预测控制的输出数据与融合数据进行对比分析,确定预测浊度值。通过实际项目进行了数据跟踪和运算,聚类灰色融合算法的浊度预测输出值和实测值的平均误差值为0.008 7 NTU,聚类灰色融合算法预测性能优于单一的灰色预测算法,能够保证水质浊度参数的平稳,满足了水质的要求。
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出版历程
  • 收稿日期:  2016-02-14
  • 修回日期:  2016-03-15
  • 刊出日期:  2016-10-25

水质浊度红外光检测及聚类灰色融合预测模型

doi: 10.3788/IRLA201645.1028002
    作者简介:

    杜玉红(1974-),女,副教授,博士,主要从事图像处理与自动控制系统方面的研究。Email:DYH202@163.com

基金项目:

国家自然科学基金(51205288);天津市高校“中青年骨干创新人才培养计划”项目;天津市科委面上基金(13jcybjc15900);天津市技术创新引导专项(15JCTPJC61200)

  • 中图分类号: TN219

摘要: 为了对水处理过程中水质浊度进行实时、准确检测,设计了基于红外光的散射浊度检测系统,并提出一种聚类灰色融合的预测模型对水质浊度的变化趋势进行有效预测。利用890 nm波长的红外发光二极管作为发光器件,光敏二极管作为接收器,检测装置响应时间短,零点误差小。采用灰色预测算法和聚类融合的方法对传感器所采集的数据进行处理,将聚类融合处理后的数据作为灰色预测控制的输入数据,灰色预测控制的输出数据与融合数据进行对比分析,确定预测浊度值。通过实际项目进行了数据跟踪和运算,聚类灰色融合算法的浊度预测输出值和实测值的平均误差值为0.008 7 NTU,聚类灰色融合算法预测性能优于单一的灰色预测算法,能够保证水质浊度参数的平稳,满足了水质的要求。

English Abstract

参考文献 (24)

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