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