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摘要：本发明公开了一种基于机器学习的矿区重金属污染淋洗修复的风险评估方法，包括：采集重金属污染矿区的土壤数据和淋洗数据，土壤数据包括污染数据和修复数据；对比污染数据和修复数据得到影响数据，基于淋洗剂的数量对影响数据进行划分，得到混合影响和独立影响；根据淋洗数据对独立影响进行影响分析获得独立影响强度，根据独立影响强度对混合影响进行影响分析获得混合影响强度；根据独立影响强度和混合影响强度得到修复风险系数，基于修复风险系数建立修复风险评估模型；优化修复风险评估模型，将待评估数据输入修复风险评估模型，输出评估结果。该方法能够快速、准确地评估矿区重金属污染淋洗修复的风险，为污染治理提供了科学依据。
主权项：1.一种基于机器学习的矿区重金属污染淋洗修复的风险评估方法，其特征在于，包括以下步骤：采集重金属污染矿区的土壤数据和淋洗数据，所述土壤数据包括污染数据和修复数据；对比所述污染数据和所述修复数据得到影响数据，基于淋洗剂的数量对所述影响数据进行划分，得到混合影响和独立影响；根据所述淋洗数据对所述独立影响进行影响分析获得独立影响强度，根据所述独立影响强度对所述混合影响进行影响分析获得混合影响强度；根据所述独立影响强度和所述混合影响强度得到修复风险系数，基于所述修复风险系数建立修复风险评估模型；优化所述修复风险评估模型，将待评估数据输入所述修复风险评估模型，输出评估结果。
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百度查询： 四川省农业科学院农业质量标准与检测技术研究所 基于机器学习的矿区重金属污染淋洗修复的风险评估方法
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