一种堆肥成熟度评价方法及应用

本发明提供了一种堆肥成熟度评价方法及应用。该方法通过进行Meta分析数据预处理，为机器学习建立最优预测模型提供优化数据集。采用统计学方法确定适合数据集的4个内部成熟度指标的阈值；利用最优预测模型计算满足统计学成熟度阈值时的成熟度天数。基于统计学成熟度阈值使用K‑means无监督聚类算法对堆肥堆体内4个内部成熟度指标进行重要性等级排序。根据重要性等级排序使用层次分析法(AHP)建立权重赋予，将不同指标的成熟天数与对应权重相乘并求和，得到堆肥成熟度统一评估天数。本发明借助Meta分析为机器学习建模提供关键支持，并结合了机器学习模型和基于Kmeans无监督聚类的层次分析法，建立了堆肥成熟度的综合评价框架，为生物炭堆肥判断成熟提供新思路。