一种预测场地重金属污染物浓度的方法
实质审查的生效
摘要
本发明公开了一种预测场地重金属污染物浓度的方法，包括：采集场地土壤样品，构建场地三维模型并获取学习样本数据；构建RBF神经网络模型，并采用PSO算法优化RBF神经网络模型的参数，之后利用优化的RBF神经网络模型预测场地重金属污染物浓度。本发明采用三维建模方法对待预测场地土壤进行样本采集，能够充分考虑到进入场地土壤中的重金属污染物因地层分布的不同而产生不同程度的水平与垂直迁移的可能性；通过构建PSO‑RBF神经网络模型，可同时优化多组可能的解，最后在多组可能的解中选择最接近真实解的一组作为最终解，在提高模型预测准确性的同时大大减少优化过程的计算量，提高了模型整体性能。
基本信息
专利标题 ：
一种预测场地重金属污染物浓度的方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114509556A
申请号 ：
CN202210023486.5
公开（公告）日 ：
2022-05-17
申请日 ：
2022-01-10
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
刘保顺王津张永红王化军姚瑞兰
申请人 ：
北京科技大学
申请人地址 ：
北京市海淀区学院路30号
代理机构 ：
北京市广友专利事务所有限责任公司
代理人 ：
张仲波
优先权 ：
CN202210023486.5
主分类号 ：
G01N33/24
IPC分类号 ：
G01N33/24 G06N3/00 G06N3/08 G06K9/62
IPC结构图谱
G
G部——物理
G01
测量；测试
G01N
借助于测定材料的化学或物理性质来测试或分析材料
G01N33/208
••涂料，例如镀层
G01N33/24
地面材料
法律状态
2022-06-03 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G01N 33/24
申请日 : 20220110
申请日 : 20220110
2022-05-17 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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