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Geosci. Front. | 基于自动机器学习替代模型考虑未知边界条件的地下水污染源识别

Geoscience Frontiers 2026-03-06 07:00
文章摘要
背景:地下水污染源识别是污染风险评估和修复的前提,以往研究通常将边界条件设为已知,但实际中边界条件复杂且难以准确估计,将其设为已知可能导致识别结果失真。研究目的:本研究聚焦于未知边界条件,创新性地提出同时识别污染源信息、模型参数和边界条件三类未知变量的方法,并采用自动机器学习构建替代模型以降低计算负荷,实现模型选择与超参数优化自动化。结论:结果表明,考虑未知边界条件的地下水污染源识别是可靠且实用的,边界条件的识别精度总体更高;自动机器学习替代模型相比极端梯度提升法、随机森林法等具有最高精度,能大幅减少人工操作和时间,为地下水污染源识别提供了可靠支持。
Geosci. Front. | 基于自动机器学习替代模型考虑未知边界条件的地下水污染源识别
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