一种基于前表面荧光数据的膜污染原位污染物检测方法

本发明涉及膜污染检测技术领域，尤其涉及一种基于前表面荧光数据的膜污染原位污染物检测方法，方法采用机器学习模型对含多种干扰的原始荧光数据进行非线性建模，进一步引入符号回归方法，对机器学习模型的预测结果进行解析处理，得到膜污染原位污染物相对浓度计算公式，对目标污染物的相对浓度进行数据校正，无需进行多种荧光参数的采集和复杂的荧光数据的校正，具有预测精度高、参数依赖少、适应干扰场景强等综合优势，适用于膜污染过程的原位荧光分析。