买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉农业农村部环境保护科研监测所申请的专利一种机器学习驱动的金属改性生物炭除磷性能预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118230850B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410586065.2，技术领域涉及：G16C20/30；该发明授权一种机器学习驱动的金属改性生物炭除磷性能预测方法是由王风;伏薇霖;张薛妍设计研发完成，并于2024-05-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种机器学习驱动的金属改性生物炭除磷性能预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种机器学习驱动的金属改性生物炭除磷性能预测方法，包括如下步骤：获取生物炭负载Mg或La下的原始数据，形成数据集，数据集包括输入特征和输出变量；对数据集进行数据预处理以及输入特征分析；将数据集分为训练集和测试集，训练随机森林RF、梯度提升GBR、极端梯度提升XGB、支持向量机SVM、岭回归Ridge‑Regression和人工神经网络ANN6种机器学习模型，评估后确定训练模型；通过贝叶斯优化结合五折交叉验证对训练模型进行超参数优化，获得优化后的训练模型；采用优化后的训练模型，对金属改性生物炭除磷性能进行预测，以吸附容量和剩余磷酸盐浓度为目标预测相应的制备工艺参数，为生物炭制备工艺在不同水质管理目标下的定向应用提供了新的思路。

本发明授权一种机器学习驱动的金属改性生物炭除磷性能预测方法在权利要求书中公布了：1.一种机器学习驱动的金属改性生物炭除磷性能预测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1.获取负载Mg或La生物炭吸附水体磷酸盐下的原始数据，形成数据集，其中，所述原始数据包括生物质类型、热解温度、金属种类、金属负载量、金属负载方式、pH、固液比、溶液初始磷酸盐浓度、磷酸盐吸附容量和磷酸盐剩余浓度， 所述数据集包括输入特征和输出变量，所述输入特征为生物质类型、热解温度、金属种类、金属负载量、金属负载方式、pH、固液比、溶液初始磷酸盐浓度，输出变量为磷酸盐吸附容量或磷酸盐剩余浓度； S2.对所述数据集进行数据预处理以及输入特征分析， 所述数据预处理包括：使用Kolmogorov-Smirnov检验对所述原始数据集进行正态分布检验，不符合正态分布的特征使用Yeo-Johnson变换进行数据变换，同时根据正负3倍标准差进行数据异常检测并删除异常值，使所述数据集的数据由不规则分布转变为趋近于直线，且直线方程的斜率和截距分别更趋近于标准差和均值， 通过Pearson相关性检验判断各输入特征之间是否存在冗余特征，使任意两输入特征之间具备独立性； S3.将所述数据集分为训练集和测试集，训练随机森林、梯度提升、极端梯度提升、支持向量机、岭回归和人工神经网络6种机器学习模型，评估后确定训练模型； S4.通过贝叶斯优化结合五折交叉验证对所述训练模型进行超参数优化，获得优化后的训练模型； S5.采用所述优化后的训练模型，通过EFI、PFI方法和Shap模型进行特征重要性分析，确定影响输出变量为磷酸盐吸附容量时的最重要的输入特征为金属负载量、pH和溶液初始磷酸盐浓度，确定影响输出变量为磷酸盐剩余浓度时的最重要的输入特征为溶液初始磷酸盐浓度、金属负载量和固液比，其中，所述金属负载量被定义为影响输出变量为磷酸盐吸附容量时、影响输出变量为磷酸盐剩余浓度时最为显著的输入特征之一，非溶液初始磷酸盐浓度； 对金属改性生物炭除磷性能进行预测，具体地，分别以最高磷酸盐吸附容量和最低磷酸盐剩余浓度为输出目标预测改性生物炭的制备工艺参数； 其中，基于优化后的训练模型，以最高磷酸盐吸附容量为输出目标预测推荐使用Mg负载改性生物炭材料，以最低磷酸盐剩余浓度为输出目标预测推荐使用La负载改性生物炭材料。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人农业农村部环境保护科研监测所，其通讯地址为：300110 天津市南开区复康路31号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。