Machine Learning Models for Predicting Water Quality of Treated Fruit and Vegetable Wastewater
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Wash-waters and wastewaters from the fruit and vegetable processing industry are characterized in terms of solids and organic content that requires treatment to meet regulatory standards for purpose-of-use. In the following, the efficacy of 13 different water remediation methods (coagulation, filtration, bioreactors, and ultraviolet-based methods) to treat fourteen types of wastewater derived from fruit and vegetable processing (fruit, root vegetables, leafy greens) were examined. Each treatment was assessed in terms of reducing suspended solids, total phosphorus, nitrogen, biochemical and chemical oxygen demand. From the data generated, it was possible to develop predictive modeling for each of the water treatments tested. Models to predict post-treatment water quality were studied and developed using multiple linear regression (coefficient of determination (R2) of 30 to 83%), which were improved by the generalized structure of group method of data handling models (R2 of 73–99%). The selection of multiple linear regression and the generalized structure of group method of data handling models was due to the ability of the models to produce robust equations for ease of use and practicality. The large variability and complex nature of wastewater quality parameters were challenging to represent in linear models; however, they were better suited for group method of data handling technique as shown in the study. The model provides an important tool to end users in selecting the appropriate treatment based on the original wastewater characteristics and required standards for the treated water.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle