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1、在過去的20年中,由于沿海經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展,海洋富營(yíng)養(yǎng)化狀況日益嚴(yán)重,赤潮發(fā)生的頻率、影響規(guī)模都在不斷擴(kuò)大。探索赤潮的形成機(jī)理,對(duì)于預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)赤潮、減少赤潮的損害十分關(guān)鍵。由于浮游植物總量是赤潮發(fā)生的標(biāo)志,以2003年5-9月的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)作為樣本,浮游植物總量為因變量,其它14組環(huán)境數(shù)據(jù)為預(yù)報(bào)因子,通過多元回歸技術(shù),給出它們的定量關(guān)系,從而確定影響藻類濃度的關(guān)鍵因子以及臨界值。 多元回歸方法很多,本文選用回歸樹的髓機(jī)梯度Boosti
2、ng算法,該算法將梯度下降技術(shù)應(yīng)用于回歸樹中,而且融入Bagging的思想,大大提高了預(yù)測(cè)的精度。分析最后得到的模型可以知道對(duì)浮游植物總量影響大小依次為氣壓>磷酸鹽>pH>DO>表層水溫>葉綠素>風(fēng)速>硅酸鹽>亞硝酸鹽>鹽度>銨鹽>化學(xué)耗氧量>硝酸鹽,而且天氣(晴天,陰天,雨天)幾乎不影響浮游植物總量。為了比較其它算法,綜合考慮了支持向量回歸,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),MARS(multivariateadaptiveregressionsplin
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