一种基于机器学习预测土壤中不同赋存形态重金属含量的方法

本发明公开了一种基于机器学习预测土壤中不同赋存形态重金属含量的方法，涉及土壤组分含量分析技术领域，包括以下步骤：(1)从文献库中收集土壤理化性质、土壤重金属总量、土壤中重金属种类以及土壤中不同赋存形态重金属含量，构建样本数据库；(2)对样本数据库进行预处理，得预处理样本数据库；(3)对于每一种重金属，在预处理样本数据库中提取其对应的样本数据，将样本数据划分为训练集以及测试集，选择机器学习算法，建立该重金属在土壤中不同赋存形态含量的预测模型训练模型，并在训练过程中优化超参数；(4)利用优化后的预测模型预测待测土壤中不同赋存形态重金属含量。本发明方法在重金属污染风险评价等方面具有良好的应用前景。