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人工智能算法在潮位數(shù)據(jù)插補中的應用

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摘要:

為了提高傳統(tǒng)潮位插補方法的計算精度,以黃浦江的4個站點為研究對象,采用了LightGBM(Light Gradient Boosting Machine)人工智能算法構(gòu)建了潮位序列相關(guān)關(guān)系模型,并進行了誤差分析。結(jié)果表明:LightGBM算法能夠有效建立輸入特征與輸出響應之間的復雜非線性關(guān)系,適用于潮汐波動傳播過程中的內(nèi)在相關(guān)性分析。(剩余5928字)

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