本发明涉及生态修复效果预测，尤其涉及一种基于机器学习的河岸带生态修复效果预测方法及系统。
背景技术：
1、随着人类活动的不断加剧，许多河流的河岸带受到了不同程度的破坏，如土地侵蚀、水质污染、生物栖息地破坏等。为了恢复河岸带的生态功能，提高其对环境变化的适应能力，需要进行生态修复,以确保修复工作的有效性和可持续性。因此，发展河岸带生态修复效果预测方法及系统具有重要的科学意义,近年来，随着生态学、环境科学、遥感技术、大数据分析等领域的快速发展，为河岸带生态修复效果预测提供了新的思路和方法。如利用遥感技术和地理信息系统(g i s)分析河岸带的植被覆盖度、土地利用变化等数据，结合现场调查和模型模拟，可以预测河岸带生态修复的效果。
2、例如公开号为：cn118014797a专利申请公开的一种用于生态修复规划的绿地碳汇量估算方法，包括：s1：采集历史城市绿地图像；s2：构建二氧化碳预测模型；s3：对二氧化碳预测模型进行参数调整；s4：计算城市的当前二氧化碳排放量，调整单个城市绿地属性；s5：对语义分割模型进行参数更新；s6：利用多元回归方程进行计算城市绿地系统碳汇量估算结果。
3、例如公告号为：cn117575110b发明专利公告的一种基于土壤重构的矿山修复效果预测方法及相关设备，包括：获取矿山的土壤理化数据和生态数据，对所述土壤理化数据和所述生态数据进行预处理，对所述土壤理化数据和所述生态数据进行分类排序获得时序数据，对所述时序数据进行因果分析得到恢复变量，对所述时序数据进行提取选择获得变化特征，根据所述变化特征得到第一修复数据，根据所述第一修复数据和所述恢复变量构建矿山修复效果模型，将待预测数据输入所述矿山修复效果模型，输出预测结果。
4、但本技术在实现本技术实施例中发明技术方案的过程中，发现上述技术至少存在如下技术问题：
5、现有技术中，在城市的河岸带生态系统中，生活污水和城市垃圾会对河岸带生态修复有显著影响，城市的河岸带生态系统的复杂性和多变量性意味着需要精心选择和组合特征，以最大化模型的预测能力，存在机器学习模型预测的精准性不足的问题。
技术实现思路
1、本技术实施例通过提供一种基于机器学习的河岸带生态修复效果预测方法及系统，解决了现有技术中，机器学习模型预测的精准性不足的问题，实现了提高机器学习模型预测的精准性的效果。
2、本技术实施例提供了一种基于机器学习的河岸带生态修复效果预测方法，包括以下步骤：收集河岸带的生态信息数据，并划分为河岸带的生态信息数据集，为对河岸带的生态信息数据进行预处理，得到预处理后的生态信息数据；识别对河岸带生态修复效果具有潜在影响的特征，使用主成分分析方法对预处理后的生态信息数据进行特征提取；选择线性回归模型并根据数据库中得到的历史生态信息数据对线性回归模型进行训练，通过交叉验证方法对线性回归模型进行验证，通过验证结果对线性回归模型进行调参，得到训练完成的线性回归模型；使用训练完成的线性回归模型对河岸带生态修复效果进行预测，得到生态修复效果的预测结果，并对生态修复效果的预测结果进行综合分析得到生态修复效果评估系数。
3、进一步的，对河岸带的生态信息数据进行预处理的具体预处理过程：去除河岸带的生态信息数据的噪声和异常值，将不同格式的河岸带的生态信息数据进行整合，统一河岸带生态信息数据的数据格式，对河岸带生态信息数据进行正则化处理，得到预处理后的生态信息数据。
4、进一步的，识别对河岸带生态修复效果具有潜在影响的特征的具体识别过程：分析河岸带生态修复的相关学术文献和项目报告，通过对比不同河岸带的生态修复项目数据，识别提取对河岸带生态修复效果具有潜在影响的特征数据。
5、进一步的，识别提取对河岸带生态修复效果具有潜在影响的特征数据的具体识别提取方法：对相关学术文献和项目报告进行关键词检索，得到不同河岸带的生态修复项目数据，在python中引用nltk库对不同河岸带的生态修复项目数据进行文本数据处理，得到生态信息特征数据。
6、进一步的，根据数据库中得到的历史生态信息数据对线性回归模型进行训练的具体训练过程为：根据数据类型、数据量和计算机的计算资源确定选择线性回归模型，线性回归模型作为机器学习算法对河岸带生态修复效果进行预测，使用历史生态信息数据作为训练集对线性回归模型进行训练。
7、进一步的，通过交叉验证方法对线性回归模型进行验证的具体验证过程：将河岸带的生态信息数据集划分为验证集和测试集，使用交叉验证方法中的k折交叉验证技术对线性回归模型进行验证，将河岸带的生态信息数据集分为k个大小相等的子集，每次使用k-1个子集训练模型，剩余的一个子集用于验证模型的性能，在k折交叉验证的过程中，线性回归模型会在每次迭代循环的验证集上进行预测，通过均方误差评估线性回归模型的性能，得到线性回归模型的均方误差评估结果。
8、进一步的，通过验证结果对线性回归模型进行调参的具体调参过程：根据线性回归模型的均方误差评估结果，调整线性回归模型的截距和斜率，使用网格搜索方法对线性回归模型进行自动化调参，当线性回归模型的均方误差评估结果不准确时，也可对线性回归模型采取手动调整参数，通过以上两种方法都可得到训练完成的线性回归模型。
9、进一步的，使用训练完成的线性回归模型对河岸带生态修复效果进行预测的具体预测过程：输入生态信息特征数据进入训练完成的线性回归模型，使用训练时学习到的线性关系预测生态修复效果，得到生态信息数据的预测值，将生态信息数据的预测值与数据库中得到的历史生态信息数据进行对比，得到生态信息数据的修正值。
10、进一步的，生态修复效果评估系数的具体约束公式为：
11、
12、式中，表示生态修复效果评估系数，用于评估河岸带的生态修复效果，表示城市垃圾处理评估系数，表示藻类覆盖率变化趋势评估系数，α表示生态信息数据的修正值，π表示自然常数。
13、本技术实施例提供了一种基于机器学习的河岸带生态修复效果预测系统包括：数据收集与预处理模块、特征识别与提取模块、模型训练与验证模块和模型预测模块；
14、数据收集与预处理模块：用于收集河岸带的生态信息数据，并划分为河岸带的生态信息数据集，为对河岸带的生态信息数据进行预处理，得到预处理后的生态信息数据；
15、特征识别与提取模块：用于识别对河岸带生态修复效果具有潜在影响的特征，使用主成分分析方法对预处理后的生态信息数据进行特征提取；
16、模型训练与验证模块：用于选择线性回归模型并根据数据库中得到的历史生态信息数据对线性回归模型进行训练，通过交叉验证方法对线性回归模型进行验证，通过验证结果对线性回归模型进行调参；
17、模型预测模块：用于使用训练完成的线性回归模型对河岸带生态修复效果进行预测，得到生态修复效果的预测结果，并对生态修复效果的预测结果进行综合分析得到生态修复效果评估系数。
18、本技术实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
19、1、通过将河岸带的生态信息数据集划分为验证集和测试集，使用交叉验证方法中的k折交叉验证技术对线性回归模型进行验证，从而将河岸带的生态信息数据集分为k个大小相等的子集，每次使用k-1个子集训练模型，剩余的一个子集用于验证模型的性能，进而实现了提高机器学习模型预测的精准性的效果，有效解决了现有技术中，机器学习模型预测的精准性不足的问题。
20、2、通过对相关学术文献和项目报告进行关键词检索，得到不同河岸带的生态修复项目数据，从而在python中引用nltk库对不同河岸带的生态修复项目数据进行文本数据处理，进而实现了提高数据获取的全面性，有效解决了现有技术中，数据获取不够全面的问题。
21、3、通过输入生态信息特征数据进入训练完成的线性回归模型，从而使用训练时学习到的线性关系预测生态修复效果，进而实现了对生态修复效果的实时监控，有效解决了现有技术中，生态修复效果监控不够及时的问题。
1.一种基于机器学习的河岸带生态修复效果预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述一种基于机器学习的河岸带生态修复效果预测方法，其特征在于，所述对河岸带的生态信息数据进行预处理的具体预处理过程：
3.如权利要求1所述一种基于机器学习的河岸带生态修复效果预测方法，其特征在于，所述识别对河岸带生态修复效果具有潜在影响的特征的具体识别过程：
4.如权利要求3所述一种基于机器学习的河岸带生态修复效果预测方法，其特征在于，所述识别提取对河岸带生态修复效果具有潜在影响的特征数据的具体识别提取方法：
5.如权利要求1所述一种基于机器学习的河岸带生态修复效果预测方法，其特征在于，所述根据数据库中得到的历史生态信息数据对线性回归模型进行训练的具体训练过程为：
6.如权利要求1所述一种基于机器学习的河岸带生态修复效果预测方法，其特征在于，所述通过交叉验证方法对线性回归模型进行验证的具体验证过程：
7.如权利要求1所述一种基于机器学习的河岸带生态修复效果预测方法，其特征在于，所述通过验证结果对线性回归模型进行调参的具体调参过程：
8.如权利要求1所述一种基于机器学习的河岸带生态修复效果预测方法，其特征在于，所述使用训练完成的线性回归模型对河岸带生态修复效果进行预测的具体预测过程：
9.如权利要求1所述一种基于机器学习的河岸带生态修复效果预测方法，其特征在于，所述生态修复效果评估系数的具体约束公式为：
10.一种基于机器学习的河岸带生态修复效果预测系统，其特征在于，所述一种基于机器学习的河岸带生态修复效果预测系统包括：数据收集与预处理模块、特征识别与提取模块、模型训练与验证模块和模型预测模块；
