摘要
本发明提供一种基于生态位适应度的水华预测方法及系统,属于水华预测技术领域。本发明在训练阶段,采用基于高时间分辨率的水样采集方法,可以有效反映不同类型藻类的密度随时间的波动情况,能够更清楚的体现不同类型藻类的生长趋势,提高模型的预测精度;在预测阶段,通过多重分形去趋势耦合波动分析方法来定量解析不同藻类竞争生长的生态位适应度,反映不同类型藻类在自然条件下的竞争生长关系;利用自动监测站实时监测的水质数据以及不同藻类竞争生长的生态位适应度为输入,可以实时预测关键优势藻类的浓度,反映藻类的时空异质性和快速动态变化过程,为水华爆发预警提供有效的理论支撑。
技术关键词
深度学习预测模型
Hurst指数
随机森林模型
生态
过采样方法
水质
样本
数据
节点
多尺度特征提取
分析方法
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生物多样性研究
广义
水样采集方法
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能量分析方法
评价系统
耦合算法
波浪结构
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复合型水处理剂
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随机森林模型
水资源利用效率
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水量
水文频率分析
生态水文
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卫星定位轨迹
支持向量机模型
随机森林模型
代码特征
策略
样本