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申请/专利权人：中南林业科技大学;湖南省林业科学院
摘要：本申请涉及一种基于优化模型的土壤砷污染风险评估方法、装置及设备，通过对标准化后的土壤特征指标样本数据集中的所有样本序列进行两次划分，分别得到用于训练评估主模型的多组随机状态训练集，以及用于训练多个评估子模型的训练子集，在对模型进行训练后，利用训练好的砷污染风险评估主模型以及相应类型的砷污染风险评估子模型进行针对性的联合预测，根据预测结果得到土壤砷污染风险评估结果。采用本方法能快速获取土壤吸附砷的能力，解决了传统吸附实验方法在操作难度、时间需求和安全方面存在的问题，提高了科学研究和环境保护工作的准确性与效率。
主权项：1.一种基于优化模型的土壤砷污染风险评估方法，其特征在于，所述方法包括：获取样本数据集，所述样本数据集中包括多个样本序列，各所述样本序列对应不同土壤样本分别在不同实验环境下的土壤特征指标以及对应的实验环境参数；对所述样本数据中的所有样本序列进行预处理，得到标准化样本数据集；采用多个不同的随机种子对所述标准化样本数据集进行处理，得到对应的多组随机状态训练集，还根据土壤理化性质和吸附能力的相关性将所述标准化样本数据集中的样本序列分为核心训练子集、强吸附训练子集以及弱吸附训练子集；利用多组随机状态训练集对砷污染风险评估主模型进行优化训练，得到训练后的砷污染风险评估主模型；利用核心训练子集、强吸附训练子集以及弱吸附训练子集分别对对应的砷污染风险评估子模型进行训练，得到分别针对核心类别、强吸附类别以及弱吸附类别进行预测的砷污染风险评估子模型；获取多个土壤特征指标，所述多个土壤特征指标提取于待进行风险评估的土壤样本中；分别将多个土壤特征指标输入至砷污染风险评估主模型，以及与所述土壤样本类别对应的砷污染风险评估子模型进行预测，得到对应的主预测数据以及子预测数据，结合所述主预测数据以及子预测数据对所述土壤样本进行风险评估。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中南林业科技大学 湖南省林业科学院 基于优化模型的土壤砷污染风险评估方法、装置及设备
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