[发明专利]融合机理与ML的湖泊叶绿素a短期集合预报方法及系统有效
| 申请号： | 202210128616.1 | 申请日： | 2022-02-11 |
| 公开（公告）号： | CN114564883B | 公开（公告）日： | 2023-05-19 |
| 发明（设计）人： | 陈求稳;陈诚;张建云;李夫健;李港;丁珏;姚斯洋;何梦男;崔桢 | 申请（专利权）人： | 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院;江苏首屏信息产业有限公司 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06F17/18;G06N20/20 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 孟红梅 |
| 地址： | 210029 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种融合机理与ML的湖泊叶绿素a短期集合预报方法及系统，首先对月尺度的湖泊叶绿素a浓度数据及其气象和水环境影响因子进行相关性分析识别关键因子。然后建立湖泊藻类动力学机理模型，计算获得湖泊叶绿素a以及关键水环境因子的每日浓度数据。再基于日尺度的叶绿素a及其关键因子的时间序列数据，构建基于机器学习的时间序列预报模型集合，实现叶绿素a的未来数天短期多模式预报。最后结合多组机器学习模型的短期预报结果，建立多元线性回归集合预报方法，实现湖泊叶绿素a的高精度短期集合预报。本发明有效克服了日尺度叶绿素a和水环境因子监测数据缺乏的问题，通过建立多元线性回归集合预报方法，有效提升了预报精度。 | ||
| 搜索关键词： | 融合 机理 ml 湖泊 叶绿素 短期 集合 预报 方法 系统 | ||
【主权项】：
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