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基于机器学习的污染土壤修复变量分类与评价
基于机器学习的污染土壤修复变量分类与评价
作者:
郭琳
曹书苗
柯希彪
刘俊
汤引生
李军富
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
土壤重金属
电动强化修复
随机森林
RF-GRA
变量分类
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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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
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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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期刊影响力
环境科技
主办单位:
徐州市环境监测中心站
江苏省环境科学研究院
出版周期:
双月刊
ISSN:
1674-4829
CN:
32-1786/X
开本:
大16开
出版地:
江苏省徐州市黄河南路60号
邮发代号:
28-179
创刊时间:
1988
语种:
chi
出版文献量(篇)
3045
总下载数(次)
7
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