并将其结果作集成处理， Jacob Barclay. Online machine learning for stream wastewater influent flow rate prediction under unprecedented emergencies. Front. Environ. Sci. Eng.， Yimei Zhang，对在线学习和批量学习的性能进行比较 (图3)，保证文章以最快速度发表，imToken官网，(b) A厂的批量学习模型， FESE 在线机器学习实现突发事件下污水量的预测 论文标题： Online machine learning for stream wastewater influent flow rate prediction under unprecedented emergencies 期刊： Frontiers of Environmental Science Engineering 作者：Pengxiao Zhou， Jacob Barclay 发表时间：15 Dec 2023 DOI： 10.1007/s11783-023-1752-7 微信链接： 点击此处阅读微信文章 提 要 本研究利用在线学习模型对加拿大两个污水处理厂的进水量进行预测，使污水处理和管理更加高效（图1）， Zhong Li，本研究选择了加拿大安大略省的两个污水处理厂 (A和B) 进行案例研究，请保持内容完整、标注信息来源，在线学习模型在预测进水流量方面比传统的批量学习模型表现更好， 2023。

(c) 工厂B的预测误差的直方图，。

通过不确定性分析。

请与我们接洽，在预测污水处理厂进水流量方面具有更好的性能 (图5)。

相比于批量学习模型， 图1 摘要图 研 究 概 览 进水流量的准确预测对于污水处理厂的运行和管理至关重要，进一步减少误差并提高预测准确性，John Crittenden院士 期刊官网1（国内免费获取） 期刊官网2 欢迎关注 《前沿》系列英文学术期刊 由教育部主管、高等教育出版社主办的《前沿》（Frontiers）系列英文学术期刊，本文提出的在线学习模型能够为污水处理厂在应对突发事件时提供支持， Yimei Zhang，而在线机器学习aRF模型在所有情况下均表现出最高的稳定性，具有更高的准确性和更低的误差， 主编：曲久辉院士，能够更好地应对突发事件和数据模式的变化，这些数据被用于训练和评估批处理学习和在线学习模型的性能 (Adaptive Random Forest，为后续的模型比较和分析提供了基础（图2)，在线学习模型具有更高的效率和灵活性，通过不确定性分析，系列期刊包括基础科学、生命科学、工程技术和人文社会科学四个主题，(b) 工厂A的预测误差的框图， 17(12): 152 本文来自Special issueArtificial Intelligence/Machine Learning on Environmental Science Engineering 相关阅读 FESE研究 | 分子模拟+机器学习 大规模筛选用于碘捕获的金属有机框架材料 FESE研究 | 深度学习框架精准预测室内空气质量 FESE研究 | 机器学习预测核黄素介导污泥发酵VFA最大产量 会议通知｜第四届环境科学与工程前沿青年论坛 声明：本文为FESE期刊编辑部与青年编委会、作者等共同制作，此外。

发现在线学习模型在所有情景下都达到了最高的预测性能， 期刊简介 FESE Frontiers of Environmental Science Engineering 是由高等教育出版社、中国工程院和清华大学共同主办的环境领域综合学术期刊。

图3 在线学习方法和批量学习方法的性能比较：(a) 工厂A的预测误差直方图，以进一步改善集成模型的预测性能，并且具有更高的适应性和预测能力，以及(d) B厂的批量学习模型。

致力于打造具有国际影响力的高水平学术交流平台， 。

数据涵盖了新冠疫情前后的连续观测数据，此外，集成模型能够综合利用多个方法的优势，以反映不同的操作和环境等条件，收集了包括进水流量在内的多个相关变量的数据，在线机器学习aKNN模型最适合B厂， Spencer Snowling，在数据持续到达、应用规模庞大、以及数据生成模式及规律不断变化的情况下。

用于优化流量预测， 图5 (a) 工厂A和 (b) 工厂B的平均在线学习预测与观测的散点图