摘要
本发明公开了基于植物和活性炭协同的水体抗生素去除效果预测方法,包括:获取历史数据和待预测数据;根据待预测数据对历史数据进行相似性匹配得到相似小样本数据,基于所述相似小样本数据根据水体抗生素浓度变化速率进行阶段划分得到第一阶段数据和第二阶段数据;基于所述第一阶段数据和待预测数据确定快速吸附范围和第一吸附数据;基于所述第二阶段数据生成扩展数据,结合所述快速吸附范围对扩展数据筛选出高置信度样本;根据所述高置信度样本构建炭植吸附模型并使用长颖燕麦优化算法AOO进行超参数优化;将第一吸附数据输入所述炭植吸附模型输出预测结果。该方法提高了植物和活性炭协同的水体抗生素去除效果预测的准确性且具有较强可解释性。
技术关键词
抗生素
扩展特征向量
水体
活性炭
GRU神经网络
样本
超参数
燕麦种子
时序特征
数据迁移
pH值
方差贡献率
LM算法
矩阵
依赖特征
阶段
速率
神经网络模型
系统为您推荐了相关专利信息
成分含量
水质检测方法
光谱分析模型
数据
多参数
温度监测模块
水洗反应釜
碳基负极材料
水洗系统
水体
基因敲除小鼠模型
前脂肪细胞系
代谢紊乱疾病
细胞分化抑制剂
代谢紊乱药物
基因敲除载体
新霉素抗性基因
抗生素
CMV启动子
基因工程技术