國家知識產(chǎn)權局信息顯示,中國長江三峽集團有限公司、中國科學院重慶綠色智能技術研究院申請一項名為“一種利用XGBoost結合關鍵分子特征的溶解性有機質(zhì)分子來源預測的方法”的專利,公開號CN121306311A,申請日期為2025年8月。專利摘要顯示,本發(fā)明涉及一種利用XGBoost結合關鍵分子特征的溶解性有機質(zhì)分子來源預測的方法,環(huán)境監(jiān)測與機器學習技術領域。解決的技術問題是傳統(tǒng)溶解性有機質(zhì)來源判別依賴實驗方法操作繁瑣、成本高昂,且現(xiàn)有機器學習模型建模非線性關系能力弱、可解釋性不足、高維數(shù)據(jù)處理效率低。技術方案包括采集溶解性有機質(zhì)分子特征數(shù)據(jù)如氧碳比、雙鍵等效數(shù),進行數(shù)據(jù)預處理清洗異常值與缺失值,使用XGBoost訓練分類模型并通過超參數(shù)優(yōu)化提升泛化能力,評估模型性能,以及應用SHAP分析特征貢