一种基于深度学习的制药废水处理效果评估方法及系统

本申请提供了一种基于深度学习的制药废水处理效果评估方法及系统，涉及废水处理技术领域，其技术方案要点是：获取工艺检测数据，投影到低维特征得到低维工艺特征；确定低维工艺特征与预设历史特征数据库中在稳定运行期间获取的稳定运行低维特征之间表征废水性质发生非预期变化程度的稀疏度；在稀疏度高于预设稀疏度阈值的情况下，通过第一预设神经网络或第二预设神经网络基于工艺检测数据进行废水处理效果评估，得到评估结果及对应的不确定性指数。本申请旨在识别新型有机物或结构特异性污染物并对处理效果评估结果进行量化校准，从而实现针对未知工况的风险评估预警。