一种基于机器学习的工业废水水污染程度预警方法及系统

本发明涉及环境监测技术领域，具体涉及一种基于机器学习的工业废水水污染程度预警方法及系统，包括以下步骤：S1，数据采集与预处理：获取工业废水的水质监测数据，并对数据预处理；S2，特征提取与数据集划分：获得特征数据集，并将其划分为训练数据集和测试数据集；S3，建立水质预测模型：构建水质预测模型；S4，模型训练：对水质预测模型进行训练；S5，模型评估：验证水质预测模型的泛化能力和预测精度；S6，引入强化学习机制：引入强化学习机制；S7，预测与预警：若超过阈值，则发出水污染预警信号；本发明，提高了水污染程度预测的准确性和系统的自适应能力，能够根据实时数据不断优化预测效果。