一种多层次特征的污水处理厂用电量机器学习预测方法

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一种多层次特征的污水处理厂用电量机器学习预测方法
申请号:CN202411364542
申请日期:2024-09-29
公开号:CN119337085A
公开日期:2025-01-21
类型:发明专利
摘要
本发明涉及一种多层次特征的污水处理厂用电量机器学习预测方法,属于污水处理技术领域。包括以下步骤:数据预处理;划分训练集和测试集;模型选择;使用最优模型。本发明基于多层次特征的污水处理厂用电量预测模型能够应对不同城市发展和天气变化,便于从业人员在进行不同城市和不同气候的污水处理厂的设计和优化时也能够应用模型进行预测;本发明针对不同技术和地区的污水处理厂均具有较高的预测精度,对于污水处理厂用电量的预测具有较高的泛化能力。
技术关键词
机器学习预测方法 多层次特征 污水 卡鲁塞尔氧化沟 奥贝尔氧化沟 生物滤池工艺 CASS工艺 特征筛选方法 百乐克工艺 梯度提升模型 随机森林 交叉验证方法 氧化沟工艺 机器学习算法 机器学习模型 编码 文本 序列 数据
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