摘要
本发明海洋生态环境监测与数据分析技术领域,具体公开了基于多模型集成与特征工程的海域浮游植物生物多样性指数预测方法及系统,先获取目标海域海洋环境数据集,预处理后基于环境因子构建温盐关系、氧盐平衡、叶绿素化学需氧量耦合、氮磷比四组非线性交互特征,合并站位特征与基础环境、交互特征,经方差阈值筛选,再将特征集输入含线性回归、梯度提升等模型的多模型集成框架,按时间序列分割策略训练调优,依据决定系数选模型输出,支持向量回归模型决定系数在预设范围则用其结果,否则取梯度提升与极端梯度提升树模型预测均值,本发明可分析特征贡献度,能充分挖掘数据、适配海洋环境复杂性,提升预测准确性与模型泛化、稳定及可靠性。
技术关键词
浮游植物生物
支持向量回归模型
指数预测方法
海洋环境数据
梯度提升树模型
多模型
特征工程
梯度提升模型
交互特征
线性回归模型
耦合特征
随机森林模型
平衡特征
方差特征
海洋生态环境监测
调节单元
因子
非线性
预测系统
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支持向量回归模型
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