基于模型的土壤电动条件获取系统和方法与流程

本发明涉及土壤理化性质的测量与分析，特别是涉及一种基于模型的土壤电动条件获取系统和方法。

背景技术：

1、在土壤污染评估和治理领域，传统的土壤理化性质分析方法存在一定的局限性，如分析周期长、成本高、效率低，且难以实现快速、准确的土壤电动条件预测。现有的土壤电动条件获取技术多依赖于实验室分析和经验判断，缺乏系统化和自动化的处理流程，这在一定程度上限制了土壤污染评估的准确性和时效性。此外，土壤样本的多样性和复杂性也给电动条件的准确预测带来了挑战。

2、在实现本发明实施例过程中，发明人发现现有技术中至少存在如下问题或缺陷：首先，土壤理化性质数据的收集和处理缺乏标准化和自动化，导致数据的质量和一致性难以保证；其次，土壤电动条件的预测模型多为经验模型，缺乏足够的数据支持和科学验证，预测结果的准确性和可靠性有待提高；最后，现有技术在处理大规模土壤样本数据时，模型的复杂度和计算成本较高，难以满足实际应用的需求。

技术实现思路

1、本发明实施例旨在提供一种基于模型的土壤电动条件获取系统和方法，以解决现有技术中所提出的技术问题。

2、本发明实施例解决其技术问题采用以下技术方案：

3、第一方面，提供一种基于模型的土壤电动条件获取系统，包括：

4、土壤理化性质数据获取模块，用于收集土壤样本并测量土壤理化性质，包括含水率、有机质含量和重金属含量；

5、模型建立模块，用于基于土壤理化性质数据建立土壤电动条件预测模型，所述模型包括数据预处理模块和土壤电动响应预测模块，其中，所述土壤电动响应预测模块用于根据土壤理化性质预测土壤的电动响应；

6、模型训练和验证模块，用于使用土壤样本数据对所述土壤电动条件预测模型进行训练并验证模型准确性以获取训练好的土壤电动条件预测模型；

7、以及电动条件获取模块，用于将待测土壤样本的理化性质数据输入所述训练好的土壤电动条件预测模型以获取土壤的电动条件。

8、进一步地，数据预处理模块，用于在对所述土壤电动条件预测模型进行训练之前使用特定算法对土壤理化性质数据进行预处理；以及在将待测土壤样本的理化性质数据输入所述训练好的土壤电动条件预测模型之前，使用所述特定算法对所述待测土壤样本的理化性质数据进行预处理。

9、进一步地，所述预处理模块包括数据清洗子模块、数据标准化子模块和特征选择子模块，其中，所述数据清洗子模块，用于去除土壤理化性质数据中的异常值和缺失值；

10、所述数据标准化子模块，用于将土壤理化性质数据标准化以消除不同量纲的影响；以及所述特征选择子模块，用于选择对土壤电动条件预测有显著影响的土壤理化性质指标。

11、进一步地，所述数据预处理模块包括主成分分析子模块和数据降维子模块，其中，所述主成分分析子模块，用于对土壤理化性质数据进行主成分分析以提取主要特征；

12、所述数据降维子模块，用于对主成分分析的结果进行降维处理以减少模型的复杂度并提高预测精度。

13、进一步地，所述土壤电动响应预测模块包括多层感知机子模块和支持向量机子模块，其中，所述多层感知机子模块，用于基于土壤理化性质的主要特征进行土壤电动条件的初步预测；

14、所述支持向量机子模块，用于对多层感知机子模块的预测结果进行优化以提高预测准确性。

15、进一步地，所述土壤电动条件预测模型为：

16、

17、其中：e代表预测的土壤电动响应值；xi代表第i个土壤理化性质；βi是对应xi的线性回归系数；βij是对应xi和xj交互项的回归系数，j>i；γi是对应xi平方项的回归系数，用于捕捉非线性效应；∈是误差项；n是土壤理化性质的总数。

18、进一步地，所述模型训练和验证模块，用于使用土壤样本数据对所述土壤电动条件预测模型进行训练以计算出预测误差，并通过以下公式计算出模型性能指标：

19、

20、其中，j代表均方误差，作为模型性能的指标，n为样本总数，ei为模型预测的第i个样本的电动响应，es,i为第i个样本的实际测量电动响应值。

21、进一步地，所述土壤理化性质数据获取模块，用于从土壤样本库中获取不同土壤类型和不同污染程度的土壤样本数据，并以预定比率m％将所述不同土壤类型和不同污染程度的土壤样本数据划分为训练集和验证集，其中，将所述不同土壤类型和不同污染程度的土壤样本数据的m％作为训练集；以及将所述不同土壤类型和不同污染程度的土壤样本数据的1-m％作为验证集。

22、在本发明的第二方面中，提供了一种基于模型的土壤电动条件获取方法，包括：

23、收集土壤样本并测量土壤理化性质，包括含水率、有机质含量和重金属含量；

24、基于土壤理化性质数据建立土壤电动条件预测模型，所述模型包括数据预处理模块和土壤电动响应预测模块，其中，所述土壤电动响应预测模块用于根据土壤理化性质预测土壤的电动响应；

25、使用土壤样本数据对所述土壤电动条件预测模型进行训练并验证模型准确性以获取训练好的土壤电动条件预测模型；

26、将待测土壤样本的理化性质数据输入所述训练好的土壤电动条件预测模型以获取土壤的电动条件。

27、进一步地，所述方法还包括：

28、在对所述土壤电动条件预测模型进行训练之前使用特定算法对土壤理化性质数据进行预处理；以及在将待测土壤样本的理化性质数据输入所述训练好的土壤电动条件预测模型之前，使用特定算法对所述待测土壤样本的理化性质数据进行预处理。

29、本发明的上述实施例至少具有以下有益效果：本发明通过建立一个基于模型的土壤电动条件获取系统，能够有效地收集和分析土壤样本的理化性质数据，包括含水率、有机质含量和重金属含量等关键指标。系统采用数据预处理模块，包括数据清洗、标准化和特征选择等子模块，确保输入数据的质量和准确性。此外，通过主成分分析和数据降维技术，系统能够提取土壤样本数据中的主要特征，降低模型的复杂性，从而提高预测精度。系统进一步集成了多层感知机和支持向量机等先进的预测算法，对土壤电动响应进行准确预测，并通过模型训练和验证模块，使用实际土壤样本数据对模型进行训练和验证，确保预测结果的可靠性。进一步地，本发明的系统能够根据训练好的土壤电动条件预测模型，快速地对新的土壤样本进行电动条件分析，可以提高土壤污染评估的效率和准确性。这种基于模型的方法不仅可以减少对实验室分析的依赖，降低成本的同时提高数据处理的自动化水平，使得土壤电动条件的获取更加快速和便捷。此外，系统的设计允许灵活地调整和优化，以适应不同类型的土壤样本和环境条件，具有很好的通用性和适应性。

技术特征：

1.一种基于模型的土壤电动条件获取系统，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于模型的土壤电动条件获取系统，其特征在于，数据预处理模块，用于在对所述土壤电动条件预测模型进行训练之前使用特定算法对土壤理化性质数据进行预处理；以及在将待测土壤样本的理化性质数据输入所述训练好的土壤电动条件预测模型之前，使用所述特定算法对所述待测土壤样本的理化性质数据进行预处理。

3.根据权利要求2所述的基于模型的土壤电动条件获取系统，其特征在于，所述预处理模块包括数据清洗子模块、数据标准化子模块和特征选择子模块，其中，所述数据清洗子模块，用于去除土壤理化性质数据中的异常值和缺失值；

4.根据权利要求2所述的基于模型的土壤电动条件获取系统，其特征在于，所述数据预处理模块包括主成分分析子模块和数据降维子模块，其中，所述主成分分析子模块，用于对土壤理化性质数据进行主成分分析以提取主要特征；

5.根据权利要求4所述的基于模型的土壤电动条件获取系统，其特征在于，所述土壤电动响应预测模块包括多层感知机子模块和支持向量机子模块，其中，所述多层感知机子模块，用于基于土壤理化性质的主要特征进行土壤电动条件的初步预测；

6.根据权利要求5所述的基于模型的土壤电动条件获取系统，其特征在于，所述土壤电动条件预测模型为：

7.根据权利要求5所述的基于模型的土壤电动条件获取系统，其特征在于，所述模型训练和验证模块，用于使用土壤样本数据对所述土壤电动条件预测模型进行训练以计算出预测误差，并通过以下公式计算出模型性能指标：

8.根据权利要求1至7中的任一项所述的基于模型的土壤电动条件获取系统，其特征在于，所述土壤理化性质数据获取模块，用于从土壤样本库中获取不同土壤类型和不同污染程度的土壤样本数据，并以预定比率m％将所述不同土壤类型和不同污染程度的土壤样本数据划分为训练集和验证集，其中，将所述不同土壤类型和不同污染程度的土壤样本数据的m％作为训练集；以及将所述不同土壤类型和不同污染程度的土壤样本数据的1-m％作为验证集。

9.一种基于模型的土壤电动条件获取方法，其特征在于，包括：

10.根据权利要求9所述的基于模型的土壤电动条件获取方法，其特征在于，所述方法还包括：

技术总结
本发明涉及土壤理化性质的测量与分析技术领域，公开了一种基于模型的土壤电动条件获取系统和方法，系统包括：土壤理化性质数据获取模块，用于收集土壤样本并测量土壤理化性质，包括含水率、有机质含量和重金属含量；模型建立模块，用于基于土壤理化性质数据建立土壤电动条件预测模型，所述模型包括数据预处理模块和土壤电动响应预测模块；模型训练和验证模块，用于使用土壤样本数据对所述土壤电动条件预测模型进行训练并验证模型准确性以获取训练好的土壤电动条件预测模型；电动条件获取模块，用于将待测土壤样本的理化性质数据输入所述训练好的土壤电动条件预测模型以获取土壤的电动条件。本发明可以提高土壤电动条件预测的准确性和效率。

技术研发人员：冯冬梅,冯峻林,刘胜,刘元元,年正,张燕春,高升,郭智,彭丽,韩昕桐
受保护的技术使用者：中国电建集团昆明勘测设计研究院有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/12/12