摘要
本发明公开了一种底泥重金属污染修复效果的多目标预测评估方法及设备,包括:收集生物炭修复底泥中重金属修复效果的数据信息,并基于数据信息提取特征信息;对特征信息进行预处理,并采用随机森林对缺失值进行填充,得到输入特征;采用输入特征对每个初始预测模型进行训练,得到训练后的预测模型;根据贝叶斯自动调参优化算法选择最优超参数,采用预设的评价指标对选用最优超参数的预测模型进行评估,得到对应的评价指标,根据评价指标确定预测模型及模型参数并保存训练后的模型为对应的最佳模型;采用融合模型识别预测生物炭对底泥中重金属的多目标修复效果。采用本发明提高了预测生物炭对河流底泥重金属污染物修复效果的准确性和稳定性。
技术关键词
重金属污染修复
预测评估方法
XGBoost模型
生物炭
超参数
调优算法
采样点
指标
随机森林
阳离子交换容量
浸出液
修复重金属
河流底泥
模型训练模块
可读存储介质
特征提取模块
数据
处理器
协方差矩阵
系统为您推荐了相关专利信息
有机碳
多年冻土
反演方法
地表温度数据
植被差异指数
虚拟电厂模型
电力系统
模糊综合评价法
融合特征
地理信息数据
无刷直流电机
匝间短路故障
判断电机故障
故障诊断模型
优化LSTM模型
负荷预测方法
集成经验模态分解
阶段
EEMD算法
误差校正
健康状态评估系统
线路避雷器
数据传输单元
牵引网
健康状态评估方法