摘要
本发明属于生态评估领域,具体是一种废弃矿井酸性地下水生态评估方法、系统、设备及存储介质,通过传感器和实验室分析获取废弃矿井酸性地下水的理化参数,包括pH值、重金属浓度、溶解氧含量、温度和电导率;对采集的理化参数进行去噪、归一化和插值处理,以消除异常值并确保数据的完整性;基于机器学习算法,利用历史数据训练生态风险评估模型,所述模型包括支持向量机、随机森林和神经网络;根据模型输出结果,将生态风险划分为低风险、中风险和高风险三个等级,并生成相应的风险报告;根据风险等级,自动生成修复和治理建议,包括酸性水处理方案、地下水监测计划和生态修复措施,具有提供更全面、更详细的评估结果,从而为环境保护决策提供科学依据的效果。
技术关键词
废弃矿井
生态风险评估
地下水
酸性水
机器学习算法
高风险
数据处理工具
数据分布
参数
随机森林
支持向量机
报告
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传感器
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pH值
数据采集器
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