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申请/专利权人：福建海峡环保集团股份有限公司;福州水务集团有限公司
摘要：本申请的实施例揭示了一种污水处理厂能源强度预测方法、装置、设备及存储介质。该方法通过设计具有变量交叉层VCL架构的机器学习ML模型，VCL利用已知的监测指标如化学需氧量等进行知识创建，并将知识嵌入到机器学习模型的输入中以预测污水处理厂的能源强度。结果表明，具有变量交叉层VCL架构的ML模型结合了十个包含领域知识的新特征，实现了0.021的均方根误差RMSE，比传统的机器学习提高了8.7％。包含创建的领域知识特征例如产能利用率、万吨废水污泥量的重要性居于前列，以及特征间相关相互作用有助于VCL‑ML模型的可解释性。
主权项：1.一种污水处理厂能源强度预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取数据，并对所述数据进行预处理，得到基础数据集；基于所述基础数据集创造新特征，实现知识的创造，构建变量交叉层结构，所述新特征包括能源强度、交叉变量、污水特性、污染物去除和时序特性；将所述新特征嵌入至基础数据集得到新的数据集；将知识创造和知识嵌入过程与机器学习模型结合，构建VCL-ML模型，所述VCL-ML模型包括变量交叉层结构以及ML模型；基于所述VCL-ML模型实现污水处理厂能源强度预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 福建海峡环保集团股份有限公司 福州水务集团有限公司 污水处理厂能源强度预测方法及装置、设备、介质
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