| 基于机器学习方法的小麦镉富集因子预测 |
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| 作者姓名： | 牛硕 李艳玲 杨阳 商艳萍 王天齐 陈卫平 |
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| 作者单位： | 郑州大学河南先进技术研究院, 郑州 450003;中国科学院生态环境研究中心城市与区域生态国家重点实验室, 北京 100085;中交天津航道局有限公司天津市疏浚工程技术企业重点实验室, 天津 300461;河南省济源市种子管理站, 济源 459000 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(41907353,41977146) |
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| 摘 要： | 应用机器学习方法解析区域土壤-小麦系统镉(Cd)富集特征有助于风险决策的准确性和科学性.基于区域调查,构建了Freundlich-type转移方程、随机森林(RF)模型和神经网络(BPNN)模型对小麦Cd富集因子(BCF-Cd)进行预测,验证不同模型的预测精度并评估其不确定性.结果表明,RF(R2=0.583)和BPNN(R2=0.490)模型预测性能均优于Freundlich转移方程(R2=0.410).重复训练结果显示RF和BPNN平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)较为接近,但RF(R2为0.527～0.601)较BPNN(R2为0.432～0.661)模型精度和稳定性更高.特征变量重要性分析显示多重因素的共同作用导致小麦BCF-Cd的异质性,其中土壤磷(P)和锌(Zn)是影响小麦BCF-Cd变化的关键变量.参数优化可进一步提高模型精度、稳定性和泛化能力.
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| 关 键 词： | 随机森林 神经网络 回归方程 富集系数 小麦 |
| 收稿时间： | 2022-07-25 |
| 修稿时间： | 2022-09-06 |
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