fang156239305的博客

原创 python array保存为csv文件，并加载

import numpy numpy.savetxt('train_x.csv', train_x, delimiter = ',')train_x.csv = numpy.loadtxt(open("train_x.csv","rb"),delimiter=",",skiprows=0)

原创 keras ANN 分类实战

import pandas as pdimport numpy as npfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom keras.utils import np_utils## 数据准备# 读入数据文件# pandas库的读取文件，header指明引入的文档是没有的列的，自动编号data=pd.read_csv('iris.txt',header=None,sep=' ').valuesdata=data[:,1:6]

原创 ANN 回归预测实战

import pandas as pd # 数据科学计算工具import numpy as np # 数值计算工具from sklearn.metrics import mean_squared_errorfrom sklearn.metrics import r2_scorefrom sklearn.metrics import mean_absolute_error # 平方绝对误差from math import sqrttrain_path = r'WWT_data.csv'dat

原创 xgboost 序列数据实战

import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport xgboost as xgbfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.metrics import mean_absolute_percentage_errorfrom sklearn.model_selection import GridSearchCVfr

原创 2021-10-24 画图

import matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pdimport numpy as npfrom sklearn.metrics import mean_squared_errorfrom sklearn.metrics import r2_scorefrom sklearn.metrics import mean_absolute_error # 平方绝对误差from math import sqrtimport matplotlib as m

原创 决策树分裂可视化

# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Mon Aug 16 10:43:40 2021@author: 1"""import dtreevizimport pandas as pdimport numpy as npfrom sklearn.datasets import *from sklearn import tree'''iris = load_iris()df_iris = pd.DataFrame(iris['data'],column

原创 catboost 分类实战

# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Fri Aug 6 15:23:19 2021@author: 1"""import pandas as pdfrom catboost import CatBoostClassifierimport pandas as pdfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.metrics import f1_scorefrom

原创 lightGBM 分类实战

import pandas as pdimport numpy as npimport osimport warningsfrom sklearn.metrics import f1_score,accuracy_scorefrom sklearn.model_selection import StratifiedKFold, KFoldfrom tqdm import tqdmimport lightgbmfrom sklearn.feature_extraction.text impor

原创 python读取数据库特定值

import pymysqlimport pandas as pdconn = pymysql.connect( host="localhost", user="root",password="123456", database="spring-data", charset="utf8")#提取进水DOSAcursor = conn.cursor()sql = "SELECT PV FROM honghe WHERE TagName = 'DOSA'"curso

原创 python dataframe类型数据index重置从零开始

result=result.reset_index(drop=True)

原创 python 散点图加趋势线

import numpy as npimport pylabx=[1,2,3,4,5]y=[2,3,5,7,9]pylab.plot(x,y,'o') z = np.polyfit(x, y, 1) p = np.poly1d(z) pylab.plot(x,p(x),"r")

原创 水处理论文18

题目：污水处理厂三级处理精确投药系统运行效果分析在这里插入图片描述

原创 水处理论文笔记（17）

题目：污水处理控制系统设计与控制策略优化研究作者：彭正昌期刊：天津工业大学硕士论文 2020内容：水质预测模型

原创 水处理论文笔记（16）——AA/O 工艺

原创 水处理论文笔记（15）

题目：污水生化处理过程关键技术研究及控制系统开发作者：范金祥期刊：天津工业大学硕士论文 2020摘要：本文以实际工程项目长沙某污水处理中心控制系统开发为研究背景，在该污水处理中心采用的缺氧厌氧好氧工艺的基础上，首先，针对污水处理过程中出水 COD 在采用传统测量方法时由于测量手段有限，难以满足实时在线监测的问题，提出一种基于改进粒子群优化高斯过程回归的软测量建模方法，该模型将小样本机器学习——高斯过程回归引入到污水处理过程中出水 COD 预测上。由于 GPR 单一核函数难以满足出水 COD 的预测

原创 水处理论文笔记（14）

题目:废水处理过程的典型相关分析建模方法研究作者：刘鸿斌期刊 ：山东大学学报加粗样式摘要：随着公众环保意识的增强，废水达标排放成为工业生产中至关重要的一步。传统的污水出水水质预测模型是基于静态数据模型，这样不仅忽略了过程变量中的动态有效信息，还影响了模型预测的精度，降低了模型的泛化能力。在考虑了过程变量的时变与动态特性的基础上，将时间差分方法嵌入到典型相关分析模型中，分析了时间差分阶数变化对模型预测精度的影响。与传统的典型相关分析建模方法相比，基于时间差分的典型相关分析模型对出水化学需氧量的预测

原创 水处理论文笔记（13）

题目：变量选择在废水处理过程软测量建模中的应用作者：刘鸿斌 南京林业大学期刊：山大学报摘要：化学需氧量与悬浮固形物含量是造纸工业废水排放中需要重点监测的指标，建立有效的废水出水水质预测模型是优化控制废水中污染物排放量的有效方法。由于实际工业废水处理过程的复杂性，可测变量之间存在强相关性，利用偏最小二乘法提取变量的投影重要性信息进行变量选择，将选择后的最优变量子集作为软测量模型的输入，建立出水水质的最优预测模型。以最小二乘支持向量机模型为例，基于变量选择的最小二乘支持向量机模型对出水化学需氧量进

原创 水处理论文笔记（12）

**题目：**基于SOM-RBF神经网络的COD软测量方法作者：廉小亲期刊：化工学报 EI摘要：方法：：

原创 水处理论文笔记（11）

题目：Modelling of chemical oxygen demand by using ANNs, ANFIS and k-means clustering techniques作者：Murat Ay, Ozgur Kisi期刊：This paper proposes integration of k-means clustering and multi-layer perceptron (k- means-MLP) methods in modelling chemical oxygen de

原创 水处理论文笔记（10）

题目：Prediction of dissolved oxygen in Surma River influenced by biochemical oxygen demand and chemical oxygen Q1 demand using the artificial neural networks (ANNs)作者：A.A. Masrur Ahmed期刊：Journal of King Saud University – Engineering Sciences SCI3区摘要：Th

原创 水处理论文笔记（9）

题目：Application and Sensitivity Analysis of Artificial NeuralNetwork for Prediction of Chemical Oxygen Demand作者：Gebdang B. Ruben1,2 & Ke Zhang1,2 & Hongjun Bao3 & Xirong Ma4 河海大学 张珂期刊：Water Resour Manage SCI3区摘要：Integrating water qualit

原创 水处理论文笔记（8）

题目：Artificial neural network modeling for organicand total nitrogen removal of aerobic granulationunder steady-state condition作者：H. Gong, R. Pishgar & J. H. Tay期刊：Environmental Technology SCI4区摘要：Aerobic granulation is a recent technology with hi

原创 水处理论文笔记（7）

题目：Effluent prediction of chemical oxygen demand from the astewater treatment plant using artificial neural network application作者：Sani Isa Abba期刊：9th International Conference on Theory and Application of Soft Computing, Computing with Words and Perceptio

原创 水处理论文笔记（6）

题目：基于人工神经网络的污水处理出水水质预测模型作者：陈威期刊：给水排水摘要：摘要　出水水质稳定达标是污水处理行业所追求的目标，但目前并没有成熟的污水处理出水水质预测模型。基于活性污泥法污水处理工艺技术原理及上海某污水处理厂工艺运行数据，考虑与污水处理出水水质密切相关的７个因素，即进水化学需氧量、氨氮、ｐＨ 值、生物池配水流量、曝气量、溶解氧、污泥浓度，采用ＢＰ神经网络算法建立污水处理出水 ＣＯＤ 和氨氮预测模型，并对模型准确性进行了验证。结果表明，所建模型预测出水 ＣＯＤ 和氨氮与实测结果相

原创 水处理论文笔记（5）

题目：基于改进粒子群优化 LSSVM 的污水 COD 软测量建模作者：黄琦兰期刊：天津工业大学学报摘要：摘 要：针对在污水处理过程中水质参数（如出水化学需氧量（COD），pH 值）变化过程的高度时变性、非线性和复杂性等特点，提出一种基于改进粒子群优化最小二乘支持向量机（IPSO-LSSVM）的软测量模型。该模型将小样本机器学习———最小二乘支持向量机（LSSVM）引入工业污水处理过程水质参数预测，网络训练过程中采用粒子群优化算法，使得该算法能够自适应获取最优超参数，形成 IPSO-LSSVM 算

原创 水处理论文笔记（4）

题目：Characterization of inflfluent wastewater with periodic variation and snow melting effect in cold climate area作者：Xiaodong Wang发表时间：2017期刊：Computers and Chemical Engineering SCI2区摘要：The daily, weekly and seasonal variation of inflfluent c...

原创 水处理论文笔记（3）

题目：Identifying critical components causing seasonal variation of activated sludge settleability and developing early warning tool作者：Xiaodong Wang发表时间：2018期刊：WWATER SCIENCE AND TECHNOLOGY SCI4区摘要：Settleability of activated sludge is one of the m..

原创 水处理论文笔记（2）

题目：Explicit and interpretable nonlinear soft sensor models for inflfluent surveillance at a full-scale wastewater treatment plant作者：Xiaodong Wang发表时间：2019期刊：Journal of Process Control SCI二区摘要：In wastewater treatment plants, the most adopted se...

原创 SpringBoot 根据ID删除文件

public int deleteById(Integer Id) { if (Id != null){ Pdf pdf = pdfMapper.findById(Id); if(pdf != null){ String relaPath = pdf.getPdfPath(); System.out.print(relaPath); File...

原创 水处理论文笔记（1）

题目：Statistical monitoring and dynamic simulation of a wastewater treatment plant: A combined approach to achieve model predictive Control发表时间：2017作者：Xiaodong Wang期刊：Journal of Environmental Management摘要：The on-line monitoring of Chemical oxygen .

原创 spring boot + vue GET / POST 请求demo

1 后端接口//get 方法 //@GetMapping("/delete/{id}") @RequestMapping(value = "/deletePdf/{id}",method = RequestMethod.GET) @CrossOrigin(value = "http://localhost:8080", maxAge = 1800, allowedHeaders = "*") public void deleteData( @PathVariabl..

原创 springboot+mybatis generator 实现增删改查demo

1 工程目录2 添加依赖pom.xml<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.

原创 springboot+vue 实现增删改查demo

1 springboot 项目目录2 spring 代码--pom文件<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4...

原创 点击/拖拽两种方式，预览并上传png/jpg/jpeg格式图片

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原创 自适应布局--媒体查找

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原创 自适应布局--两边固定中间自适应

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原创 vue 设置固定背景图片

<template> <div id="helloWorld"> <div class="content"> hello World </div></div></template>#helloWorld{ background-image:url('../../assets/uni_backgroud_pic.png'); background-repeat: no-r.

原创 vue 滚动表格，鼠标进入暂停

1 表格数据循环滚动2 鼠标移到表格数据停止滚动3 设备状态显示不同的颜色 <el-col :span="24" class="chart" style="height: 85%;"> <div class="table" style="height: 98%;overflow-y:hidden;font-size:10px;" @mouseenter="mouseEnter('Dev')"..

原创 vue 计时器开始暂停重置继续

<template> <view> <view> <button @click="timeStart()">开始</button> <button @click="stop">暂停</button> <button @click="reset">重置</button> <button @click="timeStart">继续</button> &l.

原创 本地项目上传到gitblit

1.登录gitblit，创建版本库test（名字自己取）。2.打开项目目录，右键Git Bash here3 输入 git init4.连接远程服务器：git remote add originssh://[email protected]:29418/test.git（这里写）5.将文件上传到本地git库：git add filename（这是指定文件上传）或者 git add .（这是上传所有）6.用git commit －m "第一次提交"，这里的中文表示提交的注释，把项目提交到..