芬顿预处理膜污染预测与关键因素识别调控方法及系统

本发明公开了一种芬顿预处理膜污染预测与关键因素识别调控方法及系统，方法包括：设计并实施芬顿预处理膜过滤耦合实验，并采集原始实验数据；构建芬顿预处理膜污染行为的多维特征数据集；利用深度残差网络模型对数据集进行训练构建芬顿预处理膜污染行为预测模型；将多维特征输入模型进行预测；利用SHAP方法确定影响膜污染行为的关键因素；针对关键因素进行调控，得到优化组合特征，并输入模型进行反馈验证，构建“实验‑预测‑解释‑优化‑验证”的闭环路径。通过本发明的技术方案，实现了对膜污染行为的高精度预测，显著提升了膜工艺的运行效率，预测模型具有良好的可解释性，实现了针对不同水质条件下的个性化调控与定向膜污染缓解。