机器学习在环境科学与工程中的应用进展

摘要

随着环境科学与工程研究的深入，该领域已逐步迈入大数据时代。机器学习作为人工智能的重要分支，凭借高效的数据处理和信息挖掘能力被广泛应用于环境科学与工程领域。本文系统梳理了机器学习在环境科学与工程中的相关研究和应用进展，涉及空气污染、水污染、土壤污染、固体废弃物以及噪声领域，并归纳总结出环境科学与工程领域常见机器学习算法的优缺点。进一步探讨了当前研究中存在的问题和挑战，并对其未来发展进行了展望。整体来看，神经网络和随机森林凭借其自身特性，是环境科学与工程研究中应用普遍的机器学习算法。而创建数据与模型共享平台、探索集成学习模型及跨学科技术融合等是未来基于机器学习的环境科学与工程研究有效方案。

关键词

环境科学与工程 / 机器学习 / 集成学习