大连理工大学主页平台管理系统王琰--王琰-- Elucidating per- and polyfluoroalkyl substances (PFASs) soil-water partitioning behavior through explainable machine learning models.

王琰

副教授博士生导师硕士生导师
任职 : 环境学院教工党支部宣传委员
性别：男
毕业院校：中国科学院广州地球化学研究所
学位：博士
所在单位：环境学院
学科：环境科学. 环境工程
办公地点：西部校区环境楼B501
联系方式：E-mail:wangyandut@dlut.edu.cn
电子邮箱：wangyandut@dlut.edu.cn

访问量：

开通时间：..

最后更新时间：..

当前位置: 王琰 >> 科学研究 >> 论文成果

Elucidating per- and polyfluoroalkyl substances (PFASs) soil-water partitioning behavior through explainable machine learning models.

点击次数：

发表时间：2024-10-10

发表刊物：The Science of the total environment

卷号：954

页面范围：176575

ISSN号：0048-9697

关键字：Interpretable Machine Learning; PFASs; Prediction; Random Forest; Soil; Soil-Water Distribution Coefficient (K(d))

上一条：Sulfhydryl functionalized two-dimensional Ti3C2Tx MXene for efficient removal of Hg2+ in water samples

下一条：A Machine Learning-Based Qsar Model Reveals Important Molecular Features for Understanding The Potential Inhibition Mechanism of Ionic Liquids to Acetylcholinesterase