摘要
本发明公开了一种活性炭碳罐换炭预测方法,具体包括以下步骤:S1:化验数据收集:取碳罐观察口活性炭,检测活性炭饱和度,计算当日换炭量,并将当日处理水量、碳罐进出水TOC同步作为基础数据;S2:根据化验数据和TOC数据确定特征变量;S3:对数据进行归一化预处理;S4:建立多元线性回归模型,基于基础数据进行模型训练,并使用梯度下降算法计算拟合最佳参数;S5:基于测试集,对多元线性模型进行验证;S6:基础实际运行数据,优化多元线性模型参数,对活性炭换炭量进行预测换碳量并自动换炭本发明够准确的预测碳罐每日的换炭量,对碳罐换炭进行精准控制,充分发掘活性炭吸附量,降低活性炭使用费用。
技术关键词
活性炭
多元线性回归模型
梯度下降算法
数据
碳罐
基础
水量
观察口
饱和度
变量
训练集
样本
参数
总量
因子
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