| 专利号 | 2022101644231 | 申请日 | 2022-02-23 | 专利名称 | 基于机器学习提高海洋叶绿素a浓度预报准确度的方法 |
| 授权日 | 2022-05-17 | 专利权人 | 中国海洋大学 | 发明人 | 宋德海;李海;李修任 |
| 主分类号 | G06F30/27 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本发明公开了一种基于机器学习提高海洋叶绿素a浓度预报准确度的方法，属于海洋观测技术领域。该方法包括：收集“环境要素”数据集和“遥感叶绿素a浓度”数据集并标准化处理；将“环境要素”数据集与“遥感叶绿素a浓度”数据集进行时空匹配；“环境要素”数据集作为输入，“遥感叶绿素a浓度”数据集作为输出；将“环境要素”数据集按照数据类型划分为不同子集；按照不同“环境要素”子集与不同机器学习算法的组合分别进行训练和测试，得到不同组合的预报评价指标；选取评价指标最优的“环境要素”子集和机器学习算法进行海洋叶绿素a浓度的预报。本发明能够有效提高海水叶绿素a浓度的数值预报准确性。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 新一代信息技术 新兴软件和新型信息技术服务 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
