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基于机器学习提高海洋叶绿素a浓度预报准确度的方法[发明专利]

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

专利类型：发明专利

发明人：宋德海，李海，李修任

申请号：CN202210164423.1

申请日：20220223

公开号：CN114239422B

公开日：

20220517

专利内容由知识产权出版社提供

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。

申请人：中国海洋大学

地址：266100 山东省青岛市崂山区松岭路238号

国籍：CN

本文发布于:2024-09-21 20:29:23，感谢您对本站的认可！

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