基于可解释机器学习的盐度对好氧颗粒污泥的影响研究

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摘 要：随着好氧颗粒污泥在处理含盐废水上的规模化应用，明确盐度对处理效能的影响是急需解决的问题。本研究从数据驱动角度出发，采用四种不同的机器学习模型（人工神经网络、支持向量回归、随机森林和极致梯度提升算法），对好氧颗粒污泥处理含盐废水的效能进行了预测。通过Shapley加性可解释性工具，对模型的预测结果进行了解释，以探索盐度等各因子对预测结果的具体贡献。（剩余12372字）

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