编委特刊 | 韦朝海教授团队：基于机器学习的短程硝化/短程反硝化-厌氧氨氧化工艺脱氮性能预测与关键参数识别

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基于机器学习的短程硝化/短程反硝化-厌氧氨氧化工艺脱氮性能预测与关键参数识别 吴宇伦 1 李泽敏 2 成晓倩 1 邱光磊 1 韦朝海 1∗ （1. 华南理工大学 环境与能源学院, 广州 510006； 2. 华南师范大学 环境学院, 广州 510006） 引用格式 ： 吴宇伦,李泽敏,成晓倩,等.基于机器学习的短程硝化/短程反硝化-厌氧氨氧化工艺脱氮性能预测与关键参数识别[J/OL].环境工程,1-11[2024-08-27]. http://kns.cnki.net/kcms/detail/11.2097.X.20240826.1236.002.html. 点击获取全 文 摘 要 短程硝化-厌氧氨氧化（PNA）与短程反硝化-厌氧氨氧化（PDA）工艺的脱氮性能会受到许多参数的影响。在综合考虑各种参数的基础上对2种工艺的脱氮性能进行预测，并识别关键参数，能够为其实际工程应用提供优化目标。解决上述问题时，实验方法耗时耗力，而传统数学模型难以处理非线性关系。因此本研究采 ………………………………