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申请/专利权人：湖南省计量检测研究院

摘要：本发明涉及荧光分析法领域，揭露一种BOD在线快速检测方法及装置，所述方法包括：从历史环境数据中查询待测水域的环境指标值，构建环境指标值的初始回归模型，确定初始回归模型与待测水域的真实荧光偏差之间的残差平方和函数；对残差平方和函数进行求导处理，得到残差平方和函数的导函数，计算初始回归模型的回归系数，确定环境指标值的最终回归模型；在将预设的激发光发射至待测水域之后，接收色氨酸荧光，检测色氨酸荧光的荧光强度；计算当前环境数据对应的当前荧光偏差，对荧光强度进行强度调整；确定待测水域的历史荧光强度与历史生化需氧量之间的线性关系，利用线性关系计算调整强度对应的当前生化需氧量。本发明可以提升BOD检测的普适性。

主权项：1.一种BOD在线快速检测方法，其特征在于，所述方法包括：采集待测水域的历史环境数据，从所述历史环境数据中查询所述待测水域的环境指标值，构建所述环境指标值的初始回归模型，确定所述初始回归模型与所述待测水域的真实荧光偏差之间的残差平方和函数；对所述残差平方和函数进行求导处理，得到所述残差平方和函数的导函数，基于所述导函数，计算所述初始回归模型的回归系数，并利用所述回归系数确定所述环境指标值的最终回归模型；在将预设的激发光发射至所述待测水域之后，接收所述待测水域反射的色氨酸荧光，检测所述色氨酸荧光的荧光强度；采集所述待测水域的当前环境数据，基于所述最终回归模型，计算所述当前环境数据对应的当前荧光偏差，利用所述当前荧光偏差对所述荧光强度进行强度调整，得到调整强度；确定所述待测水域的历史荧光强度与历史生化需氧量之间的线性关系，利用所述线性关系计算所述调整强度对应的当前生化需氧量；所述构建所述环境指标值的初始回归模型，包括：利用下述公式构建所述环境指标值的初始回归模型：y＝β0+β1x1+β2x2+…+βkxk+ε其中，y＝β0+β1x1+β2x2+…+βkxk表示所述初始回归模型，β0，β1，β2，...，βk表示未知的回归系数，x1，x2，...，xk表示所述环境指标值，k表示所述环境指标值的总数，ε表示未知的随机误差，y表示历史环境指标值所对应的历史荧光偏差；所述确定所述初始回归模型与所述待测水域的真实荧光偏差之间的残差平方和函数，包括：利用下述公式构建所述初始回归模型与所述待测水域的真实荧光偏差之间的初始残差平方和函数： 其中，L表示所述初始残差平方和函数，yi表示y中第i个y，y表示历史环境指标值所对应的历史荧光偏差，i表示y的序号，n表示y的总数，表示所述真实荧光偏差；获取初始回归模型，并利用下述公式对所述初始回归模型进行形式变换，得到形式变换模型：y＝β0+β1x1+β2x2+…+βkxk+εy＝β0*1+β1x1+β2x2+…+βkxk+1*εx0＝1，βk+1＝1，xk+1＝εy＝β0*x0+β1x1+β2x2+…+βkxk+βk+1*xk+1 y＝wTX其中，y＝wTX表示所述形式变换模型，X表示x0，x1，x2，...xk，xk+1所构成的列阵，w表示β0，β1，β2，...βk，βk+1所构成的列阵，x0、βk+1表示参数1，xk+1表示ε，是ε的另一种表达形式，以适应x0，x1，x2，...xk的形式，y＝β0+β1x1+β2x2+…+βkxk表示所述初始回归模型，β0，β1，β2，...，βk表示未知的回归系数，x1，x2，...，xk表示所述环境指标值，k表示所述环境指标值的总数，ε表示未知的随机误差，y表示历史环境指标值所对应的历史荧光偏差；基于所述形式变换模型，利用下述公式对所述初始残差平方和函数进行形式转换，得到所述残差平方和函数：L＝y-wTXy-wTXT其中，L＝y-wTXy-wTXT表示所述残差平方和函数，y＝wTX表示所述形式变换模型，X表示x0，x1，x2，...xk，xk+1所构成的列阵，w表示β0，β1，β2，...βk，βk+1所构成的列阵；所述对所述残差平方和函数进行求导处理，得到所述残差平方和函数的导函数，包括：利用下述公式对所述残差平方和函数进行求导处理，得到所述残差平方和函数的导函数：L＝y-wTXy-wTXT 其中，表示所述导函数，y＝wTX表示所述形式变换模型，X表示x0，x1，x2，...xk，xk+1所构成的列阵，w表示β0，β1，β2，...βk，βk+1所构成的列阵，y表示历史环境指标值所对应的历史荧光偏差，L＝y-wTXy-wTXT表示所述残差平方和函数；所述基于所述导函数，计算所述初始回归模型的回归系数，包括：基于所述导函数，利用下述公式计算所述初始回归模型的回归系数： 其中，表示所述回归系数，表示所述回归系数中的第0个回归系数，表示所述回归系数中的第k+1个回归系数，表示所述导函数，y＝wTX表示所述形式变换模型，X表示x0，x1，x2，...xk，xk+1所构成的列阵，w表示β0，β1，β2，...βk，βk+1所构成的列阵，y表示历史环境指标值所对应的历史荧光偏差，L＝y-wTXy-wTXT表示所述残差平方和函数；所述利用所述回归系数确定所述环境指标值的最终回归模型，包括：获取初始回归模型，基于所述回归系数，利用下述公式确定所述环境指标值的最终回归模型：y＝β0+β1x1+β2x2+…+βkxk+ε 其中，表示所述最终回归模型，表示所述回归系数中的第0个回归系数，表示所述回归系数中的第k个回归系数，表示所述回归系数中的第1个回归系数，表示所述回归系数中的第2个回归系数，与ε的值相等，表示计算得到的随机误差，ε表示未知的随机误差，表示真实荧光偏差，y表示历史荧光偏差，β0，β1，β2，...，βk表示未知的回归系数，x1，x2，...，xk表示所述环境指标值，k表示所述环境指标值的总数，表示所述最终回归模型的自变量；所述检测所述色氨酸荧光的荧光强度，包括：识别所述色氨酸荧光的开始时刻；在所述开始时刻处，利用预设的光电二极管采集所述荧光强度；所述利用所述当前荧光偏差对所述荧光强度进行强度调整，得到调整强度，包括：基于所述当前荧光偏差，利用下述公式对所述荧光强度进行强度调整，得到调整强度：e′＝y0+e其中，e′表示所述调整强度，e表示所述荧光强度，y0表示所述当前荧光偏差。

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