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公开(公告)号：CN116738227A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310623110.2
申请日：2023-05-30
Applicant: 河海大学
IPC: G06F18/214 , G06F18/21 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种电阻率参数和机器学习的土壤有机污染浓度预测方法，属于土壤污染源调查领域。土壤有机污染物浓度是场地有机污染调查和治理的关键指标之一，目前土壤有机污染物浓度调查依靠大量钻孔土样检测，而大量土样检测的成本较高。因此，本发明提出一种基于电阻率参数和机器学习预测土壤有机污染物浓度的方法，本发明所示方法包括：针对有机污染场地，前期通过钻孔取样，建立污染物浓度模型，基于浓度模型提取污染物浓度剖面数据，然后利用地球物理手段采集污染场地内的电阻率，结合机器学习模型，建立污染物浓度最优预测模型，最终将电阻率参数输入最优模型得到有机污染物的预测浓度。
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