近期，国际水处理工程领域享有盛誉的JCR 1区期刊《Journal of Water Process Engineering》（影响因子7.0），发表了我司高级工程师陈侃的前沿论文——“运用先进机器学习优化水回用设备投资成本估算：精准决策支持的新篇章”。该期刊以其在水处理技术与工程管理领域的深刻洞察与广泛影响力，成为推动全球环境工程进步的重要平台。

论文核心贡献与技术创新

在工程项目管理初期，精确的设备成本预估是决定项目能否顺利推进的关键。然而，针对水回用设备投资成本估算的研究尚存较大空白，且当前的成本预测方法普遍面临准确率低、泛化能力弱及效率不高等难题。陈侃工程师的研究巧妙融合了机器学习的先进理念，采用四种传统模型与四种集成模型对水回用设备成本进行预测，为解决这一行业痛点提供了创新思路。

研究结果显示，集成模型在预测性能上远超传统模型，特别是三种提升型集成模型（Boosting Ensemble Models）展现了卓越成效（传统模型训练集R²=29.77%-94.85%，测试集R²=30.62%-71.72%；提升型集成模型训练集R²=97.42%，测试集R²=82.16%-93.79%）。通过Shapley Additive Explanations (SHAP)方法，研究进一步简化了预测模型特征并识别出影响水回用设备成本的关键变量，包括水量、进水电导率、出水电导率及回收率。基于这些关键因素重新训练的集成模型，尤其是梯度提升决策树(GBDT)，维持了良好的预测效果（训练集R²=97.37%，测试集R²=93.86%），凸显了模型的高效与精确。

陈侃高级工程师的这项研究不仅为环境工程项目成本管理提供了强大的工具，更是在水处理设备建设成本预测领域实现了重大突破。所提出的集成机器学习方法显著增强了成本估算的灵活性与准确性，对于提高环境工程项目决策的科学性与经济性具有不可估量的价值。这一创新策略不仅能够帮助项目管理者更精准地把控成本风险，还为促进水资源循环利用的经济可行性和可持续发展开辟了新的路径。

此次研究成果的发表，标志着苏净环保在环境工程技术创新方面达到了国际领先水平，也充分展现了在苏净环保马楫总经理的带领下陈侃高级工程师及其团队在应对复杂环境问题时的智慧与创新能力。我们期待这一成果能为全球环境保护与资源高效利用事业带来积极影响，引领行业向更加智能化、精细化的方向迈进，为中国制造提供新质生产力。