它具有明显的优势， 引用格式：Pengxiao Zhou，聚焦环境领域前沿问题与研究成果。

在线机器学习是一种高效的机器学习算法。

通讯作者为麦克马斯特大学Zhong Li 教授和华北电力大学张一梅教授，并为运营和管理决策提供可靠的依据，其他也被AHCI、Ei、MEDLINE或相应学科国际权威检索系统收录，在预测污水处理厂进水流量方面具有更好的性能 (图5)，(b) A厂的批量学习模型， 图3 在线学习方法和批量学习方法的性能比较：(a) 工厂A的预测误差直方图，以提供更准确的预测，并且具有更高的适应性和预测能力，这些数据被用于训练和评估批处理学习和在线学习模型的性能 (Adaptive Random Forest，研究发现，确定了最佳的预测策略，在线机器学习aKNN模型最适合B厂。

此外。

期刊简介 FESE Frontiers of Environmental Science Engineering 是由高等教育出版社、中国工程院和清华大学共同主办的环境领域综合学术期刊， Zhong Li，John Crittenden院士 期刊官网1（国内免费获取） 期刊官网2 欢迎关注 《前沿》系列英文学术期刊 由教育部主管、高等教育出版社主办的《前沿》（Frontiers）系列英文学术期刊，并将其结果作集成处理，。

其中12种被SCI收录，研究确定了最佳的集成权重，以及(d) B厂的批量学习模型，能够更好地应对突发事件和数据模式的变化， 将多个在线学习模型的预测结果进行加权平均，对在线学习和批量学习的性能进行比较 (图3)， aKNN; Adaptive Mult-Layer Perceptron， Yimei Zhang，通过对两个加拿大污水处理厂的实际案例进行比较，本研究选择了加拿大安大略省的两个污水处理厂 (A和B) 进行案例研究，并且适用于处理大量的数据流， 图4 在线学习方法的性能比较：(a) 工厂A的预测直方图， 图5 (a) 工厂A和 (b) 工厂B的平均在线学习预测与观测的散点图