机器学习驱动的辉光放电等离子体降解碱性紫16性能研究

为了量化研究辉光放电等离子体(GDEP)降解碱性紫16(BV16)的效率影响因素以进一步提升其降解性能,共收集462条降解实验数据建立数据集,训练并评价了9种回归模型.结果表明,基于梯度提升树(GBDT)的集成学习模型预测性能优异,且以类别型特征提升(CatBoost)算法训练的模型性能最佳(R^(2)=0.988,MAE=2.050%).此外,沙普利加和解释方法(SHAP)对最佳模型的参数影响程度定量解析结果显示,反应时间(43.74%)、初始污染物浓度(23.00%)、氯化钾浓度(15.65%)和平均电流(12.63%)是影响BV16降解效率的关键因素.同时,基于部分依赖图(PDP)提出了参数交互影响优化方案.所建立的CatBoost-SHAP-PDP模型不仅能实现GDEP对BV16降解效果的模拟预测,而且是优化GDEP降解过程变量的有效方法,为GDEP降解染料废水复杂体系领域的建模与应用提供科学依据和技术支持.

小学语文阅读教学有效性初探

对同学们来讲,语文阅读教学能够有效提升同学们的阅读能力,处于小学阶段的学生教师要注重培养他们的语文阅读兴趣,因为这是一个非常重要的阶段,同学们能够养成良好阅读的习惯,为日后的语文学习奠定基础。所以小学教师必须要提升同学们的阅读有效性,将自己的教学水平进行不断提升,获得全方位的发展。