一种增强类芬顿体系降解性能预测精度的方法及系统

本发明公开了一种增强类芬顿体系降解性能预测精度的方法及系统，涉及环保技术领域，包括以下步骤：获取生物炭特性、有机物物理描述符和类芬顿体系降解性能lnkSA的数据，构建参数数据集；将参数数据集按照预设比例划分为训练集和测试集；利用训练集训练不同的机器学习模型，确定模型参数；利用测试集分别对两个机器学习模型进行预测性能评估，最终获得类芬顿体系降解性能预测的最佳模型。本发明可以提高模型预测生物炭/PMS体系性能的准确性，极大降低传统实验试错的概率，节省人力、物力和时间的消耗。