摘要
本发明公开了一种基于自适应模型和动态数据融合的水生态环境监测数据预测方法,包括:确定需要预测的生态环境要素;从监测数据库中获取历史数据并加载到预测训练环境;对历史数据进行预处理;模型构建,对数据进行基础特征识别、关键参数提取,根据数据基础特征、通过模型初选机制从已完成训练的数据模型库筛选并确定最佳数据模型;对模型进行训练,使用历史数据集进行迭代训练,并优化模型参数;设定预测条件,运行预测模型,输出预测结果,并提供精度评价;本发明通过自适应模型和动态数据融合技术,实现对水生态环境监测数据的实时和准确预测;模型能够根据实时数据动态调整参数,提高预测的准确性和响应速度。
技术关键词
精度
样本
模型库
参数
历史监测数据
验证机制
生态
滑动窗口
实时数据
基础
矩阵
日志
变量
训练集
指标
序列
动态
数学