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申请/专利权人：河海大学
摘要：本发明公开了一种滩涂泥沙组分预测方法及系统，方法包括：实地采样获得采样样本，并测算出泥沙组分数据；对泥沙组分数据进行线性均衡处理，获得第一预处理数据；收集卫星遥感数据并对卫星遥感数据进行预处理，得到第二预处理数据；对第一预处理数据和第二预处理数据进行分割，得到训练数据集和测试数据集；将训练数据集中的数据代入到多个机器学习算法模型中，建立根据光不同波段对泥沙组分的估算模型；利用测试集中的数据验证训练好的多个机器学习算法模型的拟合程度，根据拟合程度，筛选出最优的机器学习算法模型，利用最优的机器学习算法模型计算滩涂泥沙组分。本发明能够提高滩涂泥沙组分的模拟精度。
主权项：1.一种滩涂泥沙组分预测方法，其特征在于：包括如下操作：对待测区域进行实地采样获得采样样本，根据采样样本测算出待测区域的泥沙组分数据；对所测算出的泥沙组分数据进行线性均衡处理，获得第一预处理数据；收集滩涂泥沙的卫星遥感数据并对卫星遥感数据进行预处理，得到第二预处理数据，第二预处理数据包括不同光波段的信息数据；对第一预处理数据和第二预处理数据进行分割，得到训练数据集和测试数据集；将训练数据集中的数据代入到多个机器学习算法模型中，在多个机器学习算法模型中以不同波段的信息数据作为输入变量，将粘土Pc’、粉砂Psi’、砂Psa’作为输出变量，建立根据光不同波段对泥沙组分的估算模型，表达式为：Pc’=f（B1,B2,,Bn）；Psi’=f（B1,B2,,Bn）；Psa’=f（B1,B2,,Bn）；其中，f（）为回归函数，B1,B2,,Bn为不同波段的信息数据，n为不同波段的数量；利用测试集中的数据验证训练好的多个机器学习算法模型的拟合程度，根据拟合程度，对比不同机器学习算法模型反演结果的误差，筛选训练后误差最小、精度最高的机器学习算法模型，利用筛选出的机器学习算法模型计算滩涂泥沙组分。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河海大学 一种滩涂泥沙组分预测方法及系统
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