基于机器学习的地表水ICM浓度预测方法和系统

    公开(公告)号:CN118430684A

    公开(公告)日:2024-08-02

    申请号:CN202410497961.1

    申请日:2024-04-24

    Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的地表水ICM浓度预测方法和系统,该方法包括以下步骤:获取地表水样品集,得到目标ICM浓度数据和环境指标数据,构建数据集并进行标准化;使用多种特征筛选方法对环境指标进行特征选择,将获得的多个特征子集代入多层感知器,进行超参数优化和5折交叉验证后得到对应的评价指标;根据评价指标选取最优的特征子集;利用最优特征子集中每种指标的特征重要性值来评估影响ICM污染的重要程度;使用最优特征子集作为模型的输入来预测对应的ICM浓度。

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