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本发明涉及生态环境预测模型领域，公开了一种基于在线增量学习的区域生态环境变化预测方法。本发明将卷积神经网络、长短期记忆神经网络和全连接神经网络与基于自适应遗传算法的增量极限学习机相结合。对传统的增量极限学习机进行了优化并提出了使用自适应遗传算法来得到模型的隐藏层最优节点数。并且使用增量学习的方法对区域式生态环境的变化进行预测，这种方法能够根据新的环境数据的变化去在线的训练模型，通过该方法也能够大幅度的减小训练模型所花费的代价并且提高预测的精度。通过以上提出的一种基于在线增量学习的区域生态环境变化
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112348275 A
(43)申请公布日 2021.02.09
(21)申请号 202011290431.8
(22)申请日 2020.11.18
(71)申请人 南京
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