Mining soil heavy metal inversion based on Levy Flight Cauchy Gaussian perturbation sparrow search algorithm support vector regression (LSSA-SVR)

支持向量机 反演(地质) 柯西分布 摄动(天文学) 高斯分布 回归 算法 数学 地质学 应用数学 土壤科学 计算机科学 数学分析 物理 统计 化学 计算化学 人工智能 地貌学 构造盆地 量子力学
作者
Meng Luo,Meichen Liu,Shengwei Zhang,Jing Gao,Xiaojing Zhang,Ruishen Li,Lin Xi,Shuai Wang
出处
期刊:Ecotoxicology and Environmental Safety [Elsevier BV]
卷期号:287: 117295-117295
标识
DOI:10.1016/j.ecoenv.2024.117295
摘要

Soil heavy metal pollution in mining areas poses severe challenges to the ecological environment. In recent years, machine learning has been widely used in heavy metal inversion by hyperspectral data. However, deterministic algorithms and probabilistic algorithms may confront local optimal solutions in practical applications. The local optimal solution is not the optimal value obtained within the entire defined interval, and as a result will affect the reliability of these approaches. This paper proposes a Levy Flight Cauchy Gaussian perturbation Sparrow Search algorithm Support Vector Regression (LSSA-SVR) soil heavy metal content prediction model. It introduces Levy Flight (LF) measurement and Cauchy Gaussian perturbation based on the Sparrow search algorithm. The LSSA-SVR model was shown to increase the breadth of solutions searched, avoiding the local optimal solution problem. When applied to mining soil heavy metal experiments, we found that the LSSA-SVR model gave a good fit for the elements Cu, Zn, As, and Pb. The correlation coefficients between the predicted results and the actual results of the four elements were all above 0.94. The heavy metal predicted results of LSSA-SVR have a small error margin in both the overall distribution and in individual differences. This study provides an efficient and accurate monitoring method for mining soil heavy metal inversion. It also provides strong support for environmental management and soil remediation.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
Yang发布了新的文献求助10
刚刚
Echo关注了科研通微信公众号
2秒前
2秒前
2秒前
3秒前
马里奥发布了新的文献求助10
3秒前
传奇3应助饱满南松采纳,获得10
4秒前
5秒前
今后应助李老头采纳,获得10
6秒前
包宇完成签到,获得积分20
7秒前
7秒前
7秒前
兜里全是糖完成签到,获得积分10
7秒前
姚大帅发布了新的文献求助10
8秒前
不懈奋进应助外向的安南采纳,获得30
9秒前
包宇发布了新的文献求助10
10秒前
马里奥完成签到,获得积分10
10秒前
lucas发布了新的文献求助10
11秒前
独特冰安发布了新的文献求助10
12秒前
12秒前
卢哲完成签到,获得积分10
12秒前
12秒前
打打应助dasdwdasd采纳,获得10
13秒前
hello发布了新的文献求助10
13秒前
万能图书馆应助姚大帅采纳,获得10
13秒前
14秒前
甜甜的莞发布了新的文献求助10
15秒前
17秒前
17秒前
17秒前
nn完成签到,获得积分10
18秒前
Haho发布了新的文献求助10
18秒前
论高等数学的无用性完成签到 ,获得积分10
20秒前
025833完成签到,获得积分10
20秒前
Yang完成签到,获得积分10
21秒前
21秒前
李老头发布了新的文献求助10
22秒前
22秒前
澡雪发布了新的文献求助10
22秒前
Sene发布了新的文献求助60
23秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 700
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3975426
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3519848
关于积分的说明 11199831
捐赠科研通 3256122
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1798124
邀请新用户注册赠送积分活动 877386
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 806305