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利用深度学习预测重金属污染浓度分布
ID：155 View Protection：ATTENDEE Updated Time：2021-10-12 14:24:33 Hits：667 Oral Presentation

Start Time：Pending（Asia/Shanghai）

Duration：Pending

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Abstract
摘要：准确估计重金属等污染物的空间分布是污染场地调查的重要内容。在本文中，我们发展了一种新的深度学习（DL）算法，该算法通过构建临近神经网络预测目标点的浓度。结果表明，在20个虚拟场地和单个实际场地的对比测试中，相较于克里金算法的插值结果，所开发的DL算法的插值结果的平均精度分别提高38.2%和11.2%~36.6%。结果还表明，对于空间异质性较为显著的污染场地，该方法能缓解克里金算法中的平滑效应和边缘效应，从而取得较好的效果。进一步研究发现，该方法的预测精度随着邻近点个数的增加先增大后减小。而当临近点数量超过某一阈值（n = 64）时，采样密度的影响十分有限。作为将DL算法应用于单个污染场地的初步尝试，本研究为识别重金属空间分布提供了一种精度更高、不确定性更低的鲁棒替代方法。
 
Keywords
Speaker
尧一骏
中国科学院南京土壤研究所

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  • Conference Date

    Oct 25

    2021

    to

    Oct 27

    2021

  • Oct 10 2021

    Draft paper submission deadline

  • Oct 10 2021

    Contribution Submission Deadline

  • Oct 23 2021

    Registration deadline

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