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地统计PPE-SVM组合模型在土壤重金属污染评价中的研究的开题报告

一、研究背景和意义

土壤重金属污染是全球性的环境问题，对人类健康和环境造成了严重影响。为了评价土壤中的重金属污染程度，传统方法采用化学分析法。然而，由于化学分析方法操作繁琐且成本高昂，因此需要创新性方法来解决这一问题。

机器学习（ML）已成为解决土壤重金属污染问题的有效工具之一。支持向量机（SVM）是一种经典的机器学习算法，已经在许多领域得到广泛应用。Sistatrob（2017）发现，SVM在土壤污染预测方面可以非常有效。另一方面，PPE算法（ParallelPredictionError，PPE）可以帮助SVM在大样本数据集上处理数据时更加高效准确。

因此，这个研究将探索PPE-SVM组合模型在土壤重金属污染评价中的应用，旨在提供更高效准确的解决方案和创新性方法。

二、研究内容和研究方案

本研究旨在构建一个包括PPE和SVM的组合模型来预测土壤中重金属的浓度。具体研究内容如下：

1.收集和整理相关的土壤重金属污染数据集。

2.基于PPE算法开发SVM模型，将其应用于研究中。

3.评估PPE-SVM组合模型的预测性能，并对其进行比较分析。

4.研究PPE-SVM组合模型的优化，以提高预测性能。

根据以上研究内容，研究方案如下：

1.收集和整理相关的土壤重金属污染数据集：考虑到其资料的特殊性和分散性，这需要在文献中和公共数据库中检索，并通过专业软件Excel和R软件进行数据清洗和预处理。

2.基于PPE算法开发SVM模型：使用R软件的e1071包开发SVM模型，并使用PPE算法对其进行计算和预处理。

3.评估PPE-SVM组合模型的预测性能：使用交叉验证（CrossValidation，CV）和均方误差（MeanSquareError，MSE）对模型进行评估，并将其结果与传统SVM模型的结果进行比较。

4.研究PPE-SVM组合模型的优化：仔细分析模型的性能，并针对模型不足之处进行修改和优化，以提高模型性能。

三、论文结构

本研究将分为以下章节：

第一章：研究背景和意义。

第二章：土壤重金属污染的研究现状和存在的问题。

第三章：关于机器学习和SVM算法的相关理论。

第四章：PPE-SVM组合模型的构建和实现。

第五章：实验结果和对比分析。

第六章：模型优化和解决方案的探讨。

第七章：结论和研究意义。

参考文献

Sistatrob,K.,Sarmadian,F.,Peerani,P.(2017).Soilpollutionpredictionusingsupportvectormachines.JournalofCleanerProduction,165,932–941.