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公开(公告)号：CN109243545A
公开(公告)日：2019-01-18
申请号：CN201811390630.9
申请日：2018-11-21
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G16C20/10
Abstract: 一种基于机器学习的难降解有机污水处理效果预测方法，属于污水处理领域效果预测领域。本发明为了解决现有的有机污水处理效果预测方法存在预测准确率有待提高的问题。本发明首先获取污水处理中所需采集的指标数据并剔除超过阈值的点；然后建立多元线性回归模型并将多元线性回归的策略转化为无约束最优化问题，采用梯度下降法求解无约束最优化问题，将神经网络的学习过程转化为求损失函数的最小值问题，选取初值不断迭代，更新x的值，使得目标函数极小化，直到收敛，最终确定损失函数的最小值，进而实现有机污水处理效果预测。本发明适用于有机污水处理效果预测。
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