水是生命之源,优质的水资源是人类生活和动植物生存的基本保障。然而近些年水污染事件频发,严重影响着社会环境,甚至危害到人类的生活。其中抗生素和农药化肥的滥用现象尤为严重,此类污染物虽水中含量不高,但却对人类身体健康有着很大威胁。传统的水质检测方法通常操作较为复杂,且实验流程耗时较长,不能满足快速精确检测,因此寻找一种快速精确检测此类污染物的痕量检测手段意义重大。基于此本文研究表面增强拉曼光谱技术的水中污染物质含量检测,并将此技术和化学计量学方法相结合,实现溶液浓度预测。首先,对本课题的研究背景及意义进行了介绍,对当前的一些抗生素、总氮（TN）和总磷（TP）常见检测方法和光谱技术水质检测现状进行调研。阐述了表面增强拉曼光谱的基本原理和常见的基底制备方法。其次,介绍了制备纳米银溶胶的方法和原理,通过控制柠檬酸钠的加入量和加热时间制备不同体积和径粒的纳米银颗粒,并且通过对紫外吸收光谱、背景信号和时间稳定性进行分析探究纳米银溶胶的性质,确定最佳制备方案。然后,测量待测溶液的SERS光谱并对特征峰进行归属,探究待测溶液和银溶胶最佳的混合比例和混合时间,将稀释后的样本溶液分成训练集和测试集。对原始光谱数据进行背景扣除、光谱平滑处理,以测试集样本特征峰峰值强度作为输入值,对应溶液浓度为输出,利用灰狼优化算法（GWO）优化支持向量回归（SVR）建立GWO-SVR回归预测模型,并与ABC-SVR和PSO-BP模型对比,展现出该算法的优越性。最后,针对混合溶液中TN和TP的同时检测问题进行研究,通过对混合溶液的特征峰和性质进行分析,分别提取TN和TP特征峰值建立回归预测模型,并以相关系数和均方误差作为模型评价指标进行分析。