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申请/专利权人：农业农村部环境保护科研监测所
申请日：2024-05-13
公开（公告）日：2024-06-21
公开（公告）号：CN118230850A
主分类号：G16C20/30
分类号：G16C20/30;G06N20/20;G16C20/70
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.21#公开
摘要：本发明涉及一种机器学习驱动的金属改性生物炭除磷性能预测方法，包括如下步骤：获取生物炭负载Mg或La下的原始数据，形成数据集，数据集包括输入特征和输出变量；对数据集进行数据预处理以及输入特征分析；将数据集分为训练集和测试集，训练随机森林RF、梯度提升GBR、极端梯度提升XGB、支持向量机SVM、岭回归Ridge‑Regression和人工神经网络ANN6种机器学习模型，评估后确定训练模型；通过贝叶斯优化结合五折交叉验证对训练模型进行超参数优化，获得优化后的训练模型；采用优化后的训练模型，对金属改性生物炭除磷性能进行预测，以吸附容量和剩余磷酸盐浓度为目标预测相应的制备工艺参数，为生物炭制备工艺在不同水质管理目标下的定向应用提供了新的思路。
主权项：1.一种机器学习驱动的金属改性生物炭除磷性能预测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1.获取负载Mg或La生物炭吸附水体磷酸盐下的原始数据，形成数据集，其中，所述数据集包括输入特征和输出变量；S2.对所述数据集进行数据预处理以及输入特征分析；S3.将所述数据集分为训练集和测试集，训练随机森林RF、梯度提升GBR、极端梯度提升XGB、支持向量机SVM、岭回归Ridge-Regression和人工神经网络ANN6种机器学习模型，评估后确定训练模型；S4.通过贝叶斯优化结合五折交叉验证对所述训练模型进行超参数优化，获得优化后的训练模型；S5.采用所述优化后的训练模型，对金属改性生物炭除磷性能进行预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 农业农村部环境保护科研监测所 一种机器学习驱动的金属改性生物炭除磷性能预测方法
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