摘要
本发明公开了一种农田土壤重金属预测方法及系统,包括:对所采集的土壤数据进行预处理,并对预处理后的数据集进行划分,得到训练集和测试集;对极端随机树回归算法模型进行初始化,并基于蚁群算法对极端随机树回归算法模型的超参数进行寻优;基于极端随机树回归算法模型,构建决策树集合;基于训练集对决策树集合中的决策树进行训练,并通过测试集测试决策树的性能,基于决定系数指标评估预测精度,得到最优化的极端随机树回归算法模型。本发明有效地利用了与重金属污染相关的环境和作物因素,增强了模型对复杂环境条件的适应性,并且蚁群优化极限树算法能够更好地捕捉土壤重金属含量与输入变量之间的非线性关系,提高了预测精度和可靠性。
技术关键词
农田土壤重金属
回归算法
蚁群算法
构建决策树
蚂蚁
土壤重金属含量
作物种植面积
阳离子交换量
土地利用数据
空间分布信息
模型超参数
模块
蚁群优化
模型预测值
机器学习模型
编码
指标
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