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申请/专利权人：宿州学院
摘要：本发明公开了一种基于PMF模型和机器学习的水源地重金属健康风险评价方法，其涉及环境科学与工程技术领域。该方法包括：首先基于PMF模型和机器学习自组织神经网络对重金属的来源进行定量解析；其次，利用蒙特卡洛模拟结合健康风险评价模型评估各污染源对人体所产生的概率健康风险。本方法不仅可实现对水源地重金属来源的定量解析，同时基于源解析结果进行健康风险评估，还可定量识别不同污染源对人体健康所产生的健康风险，从而为水源地优控污染物筛选等环境管理工作提供方法参考。
主权项：1.一种基于PMF模型和机器学习的水源地重金属健康风险评价方法，其特征在于，包括：获取不同水源地水样中各重金属元素的浓度和含量；根据不同水源地水样中各重金属元素的含量，利用自组织神经网络SOM分析验证PMF模型，获得最终PMF模型；将不同水源地水样中各重金属元素的浓度及水样中各重金属元素浓度的不确定度输入至最终PMF模型，得出不同污染源对水源地重金属的贡献；利用蒙特卡洛分布拟合库拟合不同污染源对水源地重金属的贡献，获得不同污染源重金属含量的概率分布；利用概率分布代替待测水源地中重金属的含量，并将概率分布带入至健康风险评价模型以评估待测水源地不同污染源重金属对人体所产生的概率健康风险。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 宿州学院 一种基于PMF和机器学习的水源地重金属健康风险评价方法
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