摘要
本发明公开了一种微塑料对重金属吸附容量的预测方法,包括以下步骤:从文献和专业数据库中筛选重金属和微塑料吸附数据,并整理成为样本数据集;对样本数据集进行包括数据清洗、缺失值处理和数据标准化在内的预处理;构建吸附容量预测模型,进行训练和评估,以确定最优预测模型;使用随机搜索、贝叶斯优化或网格搜索调整模型的超参数;使用吸附预测模型对未知吸附容量的微塑料和重金属进行吸附容量预测。本发明可实际应用于研究重金属离子对微塑料的吸附,有助于直观地理解重金属离子和微塑料之间的相互作用,并评估两者共存带来的生态风险。
技术关键词
容量预测模型
专业数据库
样本
随机森林
分析微塑料
梯度提升决策树
变量
人工神经网络
机器学习算法
训练集数据
机器学习模型
预测误差
异常数据
离子
指标
网格
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