基于机器学习的场地重金属单因子指数预测
Liaoning Urban and Rural Environmental Science & Technology（2023）
摘要
为有效利用污染场地环境大数据,优化污染场地的调查与风险评估流程,依据污染行业专家知识建立指标集作为输入值,结合单因子指数污染评价方法,分别应用XGBoost,LightGBM两种机器学习模型对场地重金属单因子指数进行预测.模型训练和测试结果表明,两种模型均具有较好的预测效果,但整体上LightGBM略优于XGBoost.构建的场地重金属单因子指数预测模型可在无需钻孔采样分析的情况下,对场地内地块的重金属污染等级进行预判,为场地调查修复提供决策信息.
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关键词
heavy metal pollution,single factor index method,machine learning
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