| 消毒副产物预测模型的研究进展:经验模型 |
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| 引用本文： | 褚洋洋, 李卉, 朱延平, 韩小蒙, 舒诗湖. 消毒副产物预测模型的研究进展:经验模型[J]. 环境工程, 2024, 42(7): 38-48. doi: 10.13205/j.hjgc.202407004 |
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| 作者姓名： | 褚洋洋 李卉 朱延平 韩小蒙 舒诗湖 |
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| 作者单位： | 东华大学 环境科学与工程学院,上海 201620 |
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| 基金项目： | 水体污染控制与治理国家科技重大专项(2017ZX07207-005) |
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| 摘 要： | 消毒副产物(DBPs)是饮用水消毒过程中的反应产物,严重威胁人体健康,因此建立相关模型、预测其浓度、实现精准控制显得尤为重要.综述了 DBPs预测经验模型的研究进展,简要回顾了当前常见的消毒手段、DBPs种类以及对应的相关规范标准,并分别探讨了基于回归和基于机器学习的DBPs模型原理,对采取这2种方式构建的模型预测效果进行总结和评价.其中,重点分析了 3种DBPs预测模型的机器学习算法原理,即随机森林算法、支持向量机和人工神经网络.提出了当前DBPs预测模型存在的问题,并展望了其未来发展方向,旨在推动构建精准度更高、适用性更强的DBPs预测模型.
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| 关 键 词： | 消毒副产物 预测模型 回归方法 机器学习 模型评估 |
| 收稿时间： | 2023-08-28 |
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