一种基于机器学习的农村有机废弃物堆肥成熟度预测与关键因素分析方法

本发明属于固体废物资源化利用领域，公开了一种基于机器学习的农村有机废弃物堆肥成熟度预测与关键因素分析方法，其方法包括以下步骤：步骤1，数据来源与收集，步骤2，数据预处理，步骤3，数据描述性统计分析，步骤4，机器学习模型构建，步骤5，模型训练与性能评估，步骤6，变量重要性分析，步骤7，实验验证。本发明通过整合不同实验条件下的数据，引入通风变量，构建了一种基于多变量输入、数据驱动的机器学习堆肥成熟度预测系统，再通过SHAP分析优化关键变量选择，识别关键影响因素，为堆肥工艺优化提供参考依据，再通过实验验证模型预测结果，确保其在不同堆肥条件下的可靠性和实际应用价值。