2022-08-14
一些研究對(duì)多種DD建模技術(shù)在有害藍(lán)藻水華預(yù)測(cè)中的性能和局限性進(jìn)行了比較。有學(xué)者比較了12種DD建模技術(shù)，包括利用簡(jiǎn)單回歸、ANN和DTs預(yù)測(cè)美國(guó)Cheney水庫(kù)藍(lán)藻細(xì)胞、微囊藻毒素和土臭素濃度。利用立體回歸模型更好地再現(xiàn)了最大有害藍(lán)藻水華的濃度，這也是水資源管理人員最感興趣的，因?yàn)榧?xì)胞濃度最大值通常與最危險(xiǎn)的情況有關(guān)。
2022-08-14
遺傳程序設(shè)計(jì)(GP)是一種計(jì)算方法，它使用達(dá)爾文自然選擇理論的原理來(lái)解決問(wèn)題，而不是直接地編程。GP通過(guò)多次迭代和交叉進(jìn)行符號(hào)回歸來(lái)進(jìn)行程序歸納。GP可能不絕對(duì)地被歸類(lèi)為DD模型，因?yàn)樗ǔ１挥米髌渌惴ǖ膬?yōu)化模型(例如邏輯回歸、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等)，最近這種技術(shù)被應(yīng)用于幾個(gè)湖泊的有害藍(lán)藻水華預(yù)測(cè)。
2022-08-14
在SLR中發(fā)現(xiàn)了大量的DD建模技術(shù)，這些技術(shù)從簡(jiǎn)單的索引到機(jī)器學(xué)習(xí)算法都有。為了便于分析，將這些技術(shù)分類(lèi)為五組：回歸和指數(shù)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)、遺傳規(guī)劃(GP)、決策樹(shù)(DT)和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)(BN)。大多數(shù)研究(使用DD建模的73篇文章中占63%)只用唯一一種方法來(lái)預(yù)測(cè)有害藍(lán)藻水華。
2022-08-14
在SLR中確定了幾個(gè)湖泊的單個(gè)PB模型，或?qū)ｉT(mén)為單個(gè)湖泊開(kāi)發(fā)的其他模型，并側(cè)重于主要的環(huán)境或生理因素。一些著名的模型如PROTECH、DYRESM-CAEDYM、CLAMM、MyLake、PCLake、SALMO、SALMO-OO和DBS，這些模型已被應(yīng)用于幾個(gè)不同環(huán)境條件的湖泊。
2022-08-14
為了評(píng)估有害藍(lán)藻水華預(yù)測(cè)和預(yù)報(bào)模型的當(dāng)前知識(shí)，進(jìn)行了系統(tǒng)的文獻(xiàn)綜述(SLR)。具體來(lái)說(shuō)，是對(duì)應(yīng)用于靜水水體淡水系統(tǒng)中已發(fā)表的有害藍(lán)藻水華模型的案例進(jìn)行了批判性綜述。
2022-08-14
湖泊和水庫(kù)中有害藍(lán)藻水華(CyanoHABs)的毒性和造成的經(jīng)濟(jì)影響對(duì)全球水資源管理部門(mén)來(lái)說(shuō)是一個(gè)重大風(fēng)險(xiǎn)。預(yù)測(cè)水華發(fā)生和理解有害藍(lán)藻水華的主要驅(qū)動(dòng)因素是優(yōu)化水資源管理的必要條件。通過(guò)綜述有害藍(lán)藻水華預(yù)報(bào)預(yù)測(cè)模型的應(yīng)用及其案例的分析，總結(jié)了該領(lǐng)域的知識(shí)現(xiàn)狀、局限性和未來(lái)前景機(jī)會(huì)。
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