光催化技术对黑臭水体去除速率模型构建及去除效果评价

摘要：

为进一步证明石墨烯光催化技术的应用性,文章基于主成分分析优化的长短期记忆神经网络模型(PCA-LSTM)构建了光催化技术净化后的黑臭水体水质预测及综合评价模型,证明了该技术的优越性,结果表明:PCA-LSTM模型可更好预测水质指标,其误差较低,同时一致性指数R2和Ens均在0.918以上,精度明显优于传统的LSTM模型,基于该模型对水质及综合效益进行评价,发现水质均在Ⅳ类,综合效益均在较好等级,这进一步证明了石墨烯光催化技术的科学性.

关键词：石墨烯光催化技术;主成分分析;长短期记忆神经网络;黑臭水体

分类号：TV213.4

在线出版日期：2022-03-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：108-112