利用机器学习，基于活性污泥微生物群落预测污水处理厂的环境参数和地理位置

《ACS ES&T Water》：Using Machine Learning to Predict Environmental Parameters and Geographical Locations of Wastewater Treatment Plants Based on Activated Sludge Microbial Communities

　　污水处理系统中活性污泥微生物群落与环境参数、地理位置的预测研究。采用XGBoost和随机森林算法，环境参数预测相关系数0.47-0.76，地理位置准确率98.4%，筛选出关键OTUs及门类。

　　

活性污泥是废水处理系统的关键组成部分。活性污泥中的微生物群落组成与环境参数以及污水处理厂（WWTPs）的地理位置密切相关。在这项研究中，我们采用了机器学习方法，根据微生物群落来预测环境参数和污水处理厂的地理位置，旨在提高废水处理的效率和效果。结果表明，极端梯度提升（XGBoost）方法是预测环境参数的最佳选择。预测值与实际值之间的相关性从较弱（R² = 0.47）到较强（R² = 0.76）不等。我们识别出对每个环境参数具有重要影响的关键操作分类单元（OTUs）和关键门类。此外，使用随机森林（RF）可以准确预测地理位置，准确率达到98.4%。我们还为每个大陆确定了关键的操作分类单元。总体而言，我们的研究结果表明，污水处理厂的环境参数和地理位置是可以预测的。这项研究为优化废水处理系统和选择有效的废水处理方法提供了宝贵的信息。