一种基于机器学习指导给水厂生物活性炭池换炭的方法及系统

本发明提供了一种基于机器学习指导给水厂生物活性炭池换炭的方法及系统，通过收集水厂生物活性炭池历年测试得到包括碘吸附值、亚甲蓝吸附值、强度、有效粒径和均匀系数在内的理化性质数据，对数据进行预处理、特征选择、构建机器学习模型、评估优化模型等步骤，建立一种指导给水厂生物活性炭池换炭的方法。该方法使用多种机器学习模型进行优化对比，能够准确地确定生物活性炭的换炭时间，做到给水厂生物活性炭池的精细化管理，实现节能降耗、优质供水。