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申请/专利权人：广东粤海水务检测技术有限公司;广东粤海水务科技有限公司

摘要：本发明公开了一种预测模型构建方法、对地下水致病原微生物进行检测的方法和计算机程序产品。该构建方法为：对每处地下水，采集其分别在各种降雨条件下的化学性质参数、水中致病原微生物种类及其生物特性数据和体积数据、各种微生物在各种体积下所对应的检测灵敏度数据；分别执行生物特性预测模型构建训练步骤、生物体积预测模型构建训练步骤、检测灵敏度预测模型构建训练步骤，得到已训练好的生物特性预测模型、微生物体积预测模型、检测灵敏度预测模型。本发明可利用上述三个预测模型预测得出微生物的生物特性数据、体积数据和检测灵敏度以确定微生物的检测方式，可确保不同地区不同降雨条件下的地下水致病原微生物检测能够达到检测精度要求。

主权项：1.用于对地下水致病原微生物进行检测的预测模型构建方法，其特征是，包括以下步骤：S1、对处于不同地区的多处地下水当中的每处地下水，执行如下数据采集步骤：——S11、采集该处地下水分别在各种降雨条件下的化学性质参数、水中致病原微生物种类及其生物特性数据、水中的各种致病原微生物的体积数据；——S12、采集各种致病原微生物在各种体积下所对应的检测灵敏度数据；S2、执行如下生物特性预测模型构建训练步骤，得到已训练好的生物特性预测模型：——S21、以一处地下水在一种降雨条件下的化学性质参数作为输入，以该地下水在该种降雨条件下的微生物种类及其生物特性数据作为输出，构成一组生物特性训练样本，按此构建多组这样的生物特性训练样本；——S22、采用机器学习算法构建生物特性预测模型，通过上述多组生物特性训练样本对该生物特性预测模型进行训练，使其具备识别地下水化学性质参数得出微生物种类及其生物特性数据的能力；S3、执行如下微生物体积预测模型构建训练步骤，得到已训练好的微生物体积预测模型：——S31、以一处地下水在一种降雨条件下的一种致病原微生物的生物特性数据作为输入，以该地下水在该种降雨条件下的该种微生物的体积数据作为输出，构成一组微生物体积训练样本，按此构建多组这样的微生物体积训练样本；——S32、采用机器学习算法构建微生物体积预测模型，上述多组微生物体积训练样本对该微生物体积预测模型进行训练，使其具备识别微生物的生物特性数据得出微生物体积数据的能力；S4、执行如下检测灵敏度预测模型构建训练步骤，得到已训练好的检测灵敏度预测模型：——S41、以一种微生物的一种体积数据作为输入，以该种微生物在该体积数据下的检测灵敏度作为输出，构成一组检测灵敏度训练样本，按此构建多组这样的检测灵敏度训练样本；——S42、采用机器学习算法构建检测灵敏度预测模型，通过上述多组检测灵敏度训练样本对该检测灵敏度预测模型进行训练，使其具备识别微生物体积数据得出其检测灵敏度的能力。

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