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近海生态环境高时空分辨观测与人工智能赋能的有害藻华预报
目录
近海生态环境高时空分辨观测与人工智能赋能的有害藻华预报（1）
内容概要．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.2研究意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
1.3研究内容与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
近海生态环境高时空分辨观测技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
2.1观测平台与设备．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
2.1.1海上观测平台．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
2.1.2地面观测站点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
2.1.3飞行器与卫星遥感．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
2.2数据采集与处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
2.2.1数据采集方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
2.2.2数据预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
2.2.3数据质量控制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
有害藻华特征分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
3.1有害藻华定义与分类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
3.2有害藻华发生机理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
3.3有害藻华影响评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
人工智能在有害藻华预报中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
4.1机器学习算法介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
4.1.1监督学习．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
4.1.2无监督学习．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
4.1.3强化学习．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
4.2模型构建与训练．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
4.2.1特征工程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
4.2.2模型选择与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32
4.2.3模型评估与验证．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33
4.3预报结果分析与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34
高时空分辨观测与人工智能结合的有害藻华预报系统．．．．．．．．．35
5.1系统架构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36
5.2系统功能模块．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38
5.2.1数据采集模块．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39
5.2.2数据处理模块．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40
5.2.3模型训练模块．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41
5.2.4预报模块．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42
5.2.5结果展示模块．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43
5.3系统实现与测试．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44
案例分析与讨论．．．．．．．．
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