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申请/专利权人：大连理工大学盘锦产业技术研究院
摘要：本发明涉及海洋赤潮预警技术领域，提供一种基于随机森林模型的三角角藻赤潮预警方法，包括：步骤1，得到标准化环境数据；步骤2，得到浮游生物群落组学矩阵数据；步骤3，根据标准化环境数据，计算有机污染指数；步骤4，构建基于装袋算法的随机森林模型，并进行模型训练和优化，得到预测模型；步骤5，读入浮游生物群落组学矩阵数据和有机污染指数，进行重复交叉验证，筛选出采样水域中与有机污染指数相关的关键物种；步骤6，将筛选出的与有机污染指数相关的关键物种与三角角藻进行Pearson相关性分析，确定三角角藻赤潮指示生物。本发明能够确定三角角藻赤潮指示物种，更好的进行赤潮预警。
主权项：1.一种基于随机森林模型的三角角藻赤潮预警方法，其特征在于，包括以下过程：步骤1，在预测水域采集环境因子的特征数据进行标准化处理，得到标准化环境数据；步骤2，采集水域浮游生物，对水域浮游生物样本进行鉴定和计数，得到浮游生物群落组学矩阵数据；步骤3，根据标准化环境数据，计算有机污染指数；步骤4，构建基于装袋算法的随机森林模型，并进行模型训练和优化，得到预测模型；步骤5，读入浮游生物群落组学矩阵数据和有机污染指数，进行重复交叉验证，筛选出采样水域中与有机污染指数相关的关键物种；步骤6，将步骤5中筛选出的与有机污染指数相关的关键物种与三角角藻进行Pearson相关性分析，输出所有相关程度并对其排序，将相关性小于相关性阈值的物种识别与三角角藻相关的物种，进而确定三角角藻赤潮指示生物。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 大连理工大学盘锦产业技术研究院 一种基于随机森林的三角角藻赤潮预警方法
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