26年WP化学工程与工艺机器学习预测生物质炭吸附水中镉离子性能6.64-AI17.81-约19497字符.pdf

下载文档加入资源篮

阅读 0
格式 pdf
大小 1.69 MB
约31页
2026-09-07
评论
收藏
赞(0)
海报
分享
微信扫码分享或点击分享到
QQ空间
QQ好友
新浪微博
复制链接
分享赚佣金
举报

26年WP化学工程与工艺机器学习预测生物质炭吸附水中镉离子性能6.64-AI17.81-约19497字符.pdf_第1页

1/31页

26年WP化学工程与工艺机器学习预测生物质炭吸附水中镉离子性能6.64-AI17.81-约19497字符.pdf_第2页

2/31页

26年WP化学工程与工艺机器学习预测生物质炭吸附水中镉离子性能6.64-AI17.81-约19497字符.pdf_第3页

3/31页

26年WP化学工程与工艺机器学习预测生物质炭吸附水中镉离子性能6.64-AI17.81-约19497字符.pdf_第4页

4/31页

26年WP化学工程与工艺机器学习预测生物质炭吸附水中镉离子性能6.64-AI17.81-约19497字符.pdf_第5页

5/31页

26年WP化学工程与工艺机器学习预测生物质炭吸附水中镉离子性能6.64-AI17.81-约19497字符.pdf_第6页

6/31页

26年WP化学工程与工艺机器学习预测生物质炭吸附水中镉离子性能6.64-AI17.81-约19497字符.pdf_第7页

7/31页

26年WP化学工程与工艺机器学习预测生物质炭吸附水中镉离子性能6.64-AI17.81-约19497字符.pdf_第8页

8/31页

在线预览已结束，请下载后查看完整版，加入VIP享文档下载特权

/31

加入VIP 下载文档加入资源篮

文本预览下载提示常见问题

WHKJ大学本科毕业论文 I 摘要水体镉污染危害严重，生物炭作为低成本高效吸附材料在含镉废水处理中应用广泛，但传统实验研究存在周期长、成本高、难以揭示多因素非线性耦合关系等局限。为实现生物炭吸附镉离子性能的精准预测与定向优化，本文以文献中的 381组实验数据为基础，选取 11 个关键影响因素构建数据集，完成缺失值填补、异常值剔除、标准化处理及数据集划分；分别构建梯度提升回归器（GBR）、极端梯度提升回归器（XGBoost）、轻量级梯度提升回归器（LightGBM）三种梯度提升回归模型，采用随机搜索法优化超参数，通过决定系数（R2）、均方根误差（RMSE）、...

1、当您付费下载文档后，您只拥有了使用权限，并不意味着购买了版权，文档只能用于自身使用.。
2、本站所有内容均由合作方或网友上传，本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺！文档内容仅供研究参考，付费前请自行鉴别。
3、如文档内容存在违规，或者侵犯商业秘密、侵犯著作权等，请点击“违规举报”。

碎片内容