一种基于拉曼与增强型随机森林的污染溯源方法

本发明属于水污染监控技术领域，特别是涉及一种基于针尖增强拉曼光谱(TERS)与增强型随机森林(RF++)算法的水污染溯源方法。具体的，首先基于TERS检测自主配置的微污染物模拟水样，将所得图谱以t‑分布随机邻居(t‑SNE)进行降维，以RF模型经SMOTE过采样、网格搜索、SHAP值评分、加权投票和XGBoost模型集成，实现t‑SNE‑RF++模型的构建。对感兴趣区水样样本，经预处理后进行TERS测定并导入t‑SNE‑RF++模型进行微污染物溯源与预警。本发明的有益之处在于，借助TERS超高灵敏度和t‑SNE‑RF++模型的小样本分析能力，为纳克级微污染物精准溯源提供了可行性。