一种基于非连续数据的蓝藻堆积预测方法及系统

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推荐专利
一种基于非连续数据的蓝藻堆积预测方法及系统
申请号:CN202511476952
申请日期:2025-10-16
公开号:CN120952274A
公开日期:2025-11-14
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于非连续数据的蓝藻堆积预测方法及系统,属于蓝藻监测的技术领域。包括采集目标水域内的多监测站点的历史非连续数据并处理得到预处理后数据;建立蓝藻形态‑风险映射规则,从预处理后数据中提取蓝藻状况信息,并转化为对应的风险概率值,作为蓝藻堆积风险标签;生成特征变量集合构建堆积预测模型,利用堆积预测模型输出目标预测点的蓝藻堆积概率初始值;基于空间位置和气象因素构建修正函数,对蓝藻堆积概率初始值进行修正得到最终蓝藻堆积概率;根据最终蓝藻堆积概率匹配风险等级,生成对应的响应措施。本发明建立起蓝藻形态‑风险映射规则,实现对蓝藻堆积风险的量化评估,为后续针对性的决策提供清晰的风险参考依据。
技术关键词
监测站 风险 形态 数据 关系建模 随机森林模型 生成特征 生成结构 气象 时空融合特征 非线性 变量 颗粒状 前馈神经网络 标签 因子 编码向量 生态 水质 密度
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