机构名称：
¥ 1.0
抽象的废水处理对于环境保护至关重要，但是传统的生物学方法通常会因效率而困难，尤其是在不同的进水疾病下。本研究通过整合机器学习（ML）和遗传优化来解决常规生物处理的局限性，以提高降解效率。目标是开发一个AI驱动的模型，该模型优化了关键参数，例如温度和溶解氧，以改善化学氧需求（COD）和生物氧需求（BOD）的去除。数据收集包括进水和废水质量参数，这些参数通过标准化和异常处理进行了预处理。方法涉及测试多种ML算法，梯度提升是COD的最准确，最精确的均方根误差（RMSE）值为7.1，BOD为6.8。遗传算法优化了参数设置，与传统方法相比，分别达到58％和55％的COD和BOD降低，为42％和38％。灵敏度分析确定温度和溶解氧为关键因素，证实了实时，AI驱动的调整在维持污染物去除效率方面的有效性。这些发现将AI驱动的优化作为一种有前途的，可扩展的解决方案，用于增强废水处理过程，从而对常规方法进行了重大改进。
使用Ai-...
主要关键词
相关文件推荐
