采矿土壤重金属倒置基于莱维飞行考希高斯扰动子搜索算法支持向量回归 (LSSA-SVR)
Meng Luo1, Meichen Liu2, Shengwei Zhang3
1College of Water Conservancy and Civil Engineering, Inner Mongolia Agricultural University, Hohhot 010018, China.
Ecotoxicology and environmental safety
|November 9, 2024
概括
这项研究引入了一种新的Levy Flight Cauchy高斯扰动Sparrow Search算法支持向量回归 (LSSA-SVR) 模型,用于预测土壤中的重金属含量. LSSA-SVR模型有效地避免了局部最佳,在采矿地区提供了准确的重金属倒置.
科学领域:
- 环境科学 环境科学
- 地质化学 地质化学
- 数据科学数据科学数据科学
背景情况:
- 采矿造成的土壤重金属污染对生态构成风险.
- 使用超光谱数据的机器学习用于重金属反转.
- 现有的算法可能会受到局部最佳解决方案的影响,影响可靠性.
研究的目的:
- 为准确的土壤重金属预测提出先进的机器学习模型.
- 克服确定性和概率算法的局部最佳解决方案的局限性.
- 为监测和管理与采矿相关的土壤污染提供有效的工具.
主要方法:
- 开发一个雷维飞行考奇高斯扰动斯派罗搜索算法支持向量回归 (LSSA-SVR) 模型.
- 将LF测量和Cauchy高斯扰动集成到Sparrow Search算法中.
- 将LSSA-SVR模型应用于土壤重金属反转的高光谱数据.
主要成果:
- LSSA-SVR模型展示了解决方案的广度增加,成功地避免了局部最佳.
- 该模型在预测矿山土壤中的铜 (Cu), (Zn), (As) 和 (Pb) 方面取得了很好的适应性.
- 这些元素的预测值与实际值之间的相关系数超过了0.94,误差幅度很小.
结论:
- LSSA-SVR模型提供了一种高效且准确的方法,用于采矿区的土壤重金属倒置.
- 这种方法提供可靠的预测,支持环境管理和土壤修复工作.
- 该研究强调了用于生态监测的增强机器学习算法的潜力.
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