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申请/专利权人：东北大学
摘要：本发明涉及重金属污染土壤修复技术领域，公开一种基于机器学习的土壤重金属稳定化效果预测方法，获取土壤实验数据，确定目标函数；对数据进行预处理，分别通过多个模型进行训练，并进行参数优化；分别计算不同模型拟合结果的拟合度，确定最优模型；选取最优模型中对模型拟合累积贡献率高的特征，重新训练模型；比较最优模型与重新训练后模型的AIC值，确定最后的预测模型后通过Bootstrap算法，预测重金属污染土壤稳定化效能及其95%置信区间。本发明通过多个机器学习预测模型的比较和特征优化，模型对土壤重金属稳定化效果的预测结果的准确度大大提高，简化了模型，可以给土壤重金属稳定化方案的修复效果预测提供参考。
主权项：1.一种基于机器学习的土壤重金属稳定化效果预测方法，其特征在于：包括以下步骤:S1、选取试验土壤并获取土壤特征实验数据，确定目标函数；S2、对数据进行预处理，得到模型输入数据集；将模型输入数据集分为测试数据集和训练数据集；S3、对于训练数据集，分别通过多个模型进行训练，得到多组经过不同模型训练过的数据，并进行参数优化；S4、优化后的训练数据集与测试数据集对比，分别计算不同模型拟合结果的拟合度，确定最优模型；S5、对最优模型的特征重要度排序并选取最优模型中对模型拟合累积贡献率高的特征，重新训练模型；S6、比较S4得到的最优模型与S5得到的重新训练后模型的AIC值，确定最后的预测模型后采用Bootstrap算法，预测重金属污染土壤稳定化平均效能及其95%置信区间。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东北大学 一种基于机器学习的土壤重金属稳定化效果预测方法
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