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摘要:
为缩短重金属污染土壤修复周期,研究电动+植物强化修复法机理与规律,建立分类评价指标体系,融合随机森林算法和灰色关联法建立RF-GRA模型,进行变量分类和修复效率评价.指标中电压梯度(0.093)的权重值最高,其次是电流大小、电极材料、土壤湿度、富集植物种类和通电时间等.6个样本的模型评价效率高于实验效率,实验环境A1~A3的相对误差分别为3.35%,4.12%和6.54%,B1~B3分别为11.19%,9.48%和8.66%;A1(Cd)和A2(Cu)的修复效果优于B1(Cd)和B2(Cu),A3(Zn)低于B3(Zn);RF-GRA的测试结果优于RF-Random.为土壤修复质量评价奠定了基础.
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文献信息
篇名 基于机器学习的污染土壤修复变量分类与评价
来源期刊 环境科技 学科
关键词 土壤重金属 电动强化修复 随机森林 RF-GRA 变量分类
年,卷(期) 2021,(2) 所属期刊栏目 研究报告
研究方向 页码范围 1-6
页数 6页 分类号 X5
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1674-4829.2021.02.002
五维指标
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研究主题发展历程
节点文献
土壤重金属
电动强化修复
随机森林
RF-GRA
变量分类
研究起点
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研究分支
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
环境科技
双月刊
1674-4829
32-1786/X
大16开
江苏省徐州市黄河南路60号
28-179
1988
chi
出版文献量(篇)
3045
总下载数(次)
7
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