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申请/专利权人：中国地质大学(武汉)
摘要：本发明提供一种机器学习预测人工湿地去除矿山废水中重金属效率的方法，涉及多金属去除效率预测领域，包括：构建多个机器学习模型，通过训练集和测试集对各机器学习模型进行训练和验证，获得各训练好的机器学习模型，获得各训练好的机器学习模型输出的各金属的预测去除效率；通过预测去除效率和实际去除效率计算各训练好的机器学习模型的R2指标和RMSE指标，通过R2指标和RMSE指标对各训练好的机器学习模型进行评估，选出最优机器学习模型实现多金属去除效率的预测。本发明综合考虑了湿地入水参数、湿地出水参数、湿地属性参数和时间对多金属去除效率的影响，能够实现准确的多种金属的去除效率的预测。
主权项：1.一种机器学习预测人工湿地去除矿山废水中重金属效率的方法，其特征在于，包括：S1：获取湿地入流参数数据、湿地出流参数数据、时间序列数据和湿地属性数据；S2：从湿地入流参数数据中提取各金属的入水浓度，从湿地出流参数数据中提取各金属的出水浓度，通过入水浓度和出水浓度计算获得各金属的实际去除效率；S3：对湿地入流参数数据、湿地出流参数数据、时间序列数据和湿地属性数据进行数据清洗、预处理和特征工程处理，获得训练集和测试集；S4：构建多个机器学习模型，通过训练集和交叉验证对各机器学习模型进行训练和验证，获得各训练好的机器学习模型和交叉验证相关系数，获得各训练好的机器学习模型输出的各金属的预测去除效率；S5：通过预测去除效率和实际去除效率计算各训练好的机器学习模型在测试集上的R2指标和RMSE指标，通过R2指标和RMSE指标对各训练好的机器学习模型进行评估，选出最优机器学习模型实现多金属去除效率的预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国地质大学(武汉) 机器学习预测人工湿地去除矿山废水中重金属效率的方法
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