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水质模型软件：EFDC二次开发_（12）.机器学习在EFDC二次开发中的应用.docx

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    机器学习在EFDC二次开发中的应用

    引言

    在水质模型软件中，二次开发是指在现有软件基础上进行功能扩展和优化，以满足特定需求。机器学习技术可以显著提升水质模型的预测能力和效率。本节将探讨如何在EFDC（EnvironmentalFluidDynamicsCode）中应用机器学习技术，包括数据预处理、特征选择、模型训练和模型集成等关键步骤。通过具体的代码示例和数据样例，我们将展示如何在EFDC中实现这些技术，以提高水质模型的性能。

    数据预处理

    数据预处理是机器学习任务中的重要步骤，它包括数据清洗、数据规范化和数据转换等。在EFDC中，数据预处理可以帮助

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