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申请/专利权人：青海民族大学;青海友元空间信息技术有限公司
摘要：本申请提供了一种基于粒子群优化随机森林的土壤重金属含量预测方法和系统，所述方法包括：获取待测地域的土壤属性数据；利用粒子群优化算法训练随机森林模型；将所述土壤属性数据输入训练好的随机森林模型，预测土壤中重金属的含量。本申请实施例提供的方案中，运用粒子群优化算法可以帮助找到最优的随机森林参数设置，具有较快的收敛速度，相对于传统的以经验或者遍历方式确定随机森林参数，模型的性能和泛化能力均得到了提高，加快了运算过程；运用改进的随机森林模型，可以预测整个区域的土壤中重金属含量，提高了预测的效率、准确性和稳定性。
主权项：1.一种基于粒子群优化随机森林的土壤重金属含量预测方法，其特征在于，包括：获取待测地域的土壤属性数据；利用粒子群优化算法训练随机森林模型；将所述土壤属性数据输入训练好的随机森林模型，预测土壤中重金属的含量。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 青海民族大学 青海友元空间信息技术有限公司 基于粒子群优化随机森林的土壤重金属含量预测方法和装置
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