一种基于机器学习的湖泊溶解性有机物性质预测的方法
实质审查的生效
摘要
本发明公开一种基于机器学习的湖泊溶解性有机物性质预测的方法,通过采集湖泊水样;通过检测水样理化性质、微生物组分、溶解性有机物组分,收集湖泊及其流域的人文指标和土地使用类型数据,建立湖泊数据库;使用机器学习特征选择方法对湖泊特征集进行筛选,得到筛选特征集;基于机器学习算法将筛选数据集输入到机器学习随机森林模型进行训练,并调节机器学习随机森林的参数使其达到准确性要求,得到预测湖泊溶解性有机物性质机器学习模型;根据调整后的随机森林模型进行10折交叉验证,得到模型的预测结果。本发明快速、准确的预测湖泊溶解性有机物的性质,为快速判断湖泊溶解性有机物性质提供了技术基础。
基本信息
专利标题 :
一种基于机器学习的湖泊溶解性有机物性质预测的方法
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114386516A
申请号 :
CN202210038297.5
公开(公告)日 :
2022-04-22
申请日 :
2022-01-13
授权号 :
暂无
授权日 :
暂无
发明人 :
邓鹏胡献刚罗吉伟于福波王忠玮
申请人 :
南开大学
申请人地址 :
天津市津南区海河教育园区同砚路38号
代理机构 :
北京智桥联合知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 :
程小艳
优先权 :
CN202210038297.5
主分类号 :
G06K9/62
IPC分类号 :
G06K9/62 G06N20/00 G06F16/29 G01N33/18
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06K
数据识别;数据表示;记录载体;记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形,例如,指纹的方法或装置
G06K9/62
应用电子设备进行识别的方法或装置
法律状态
2022-05-10 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06K 9/62
申请日 : 20220113
申请日 : 20220113
2022-04-22 :
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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