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申请/专利权人：上海普适导航科技股份有限公司
摘要：本发明公开了一种基于集成学习策略的岸基多光谱相机水质预测方法及装置，包括：通过光纤光谱仪采集不同类型水体的光谱曲线，根据不同类型水体的光谱曲线以及对应的水质参数实测值构建光纤光谱仪对应的水体水质光谱库；对当前光纤光谱仪对应的水体水质光谱库进行等效光谱转换构建岸基多光谱相机对应的水体水质光谱库；基于岸基多光谱相机对应的水体水质光谱库构建训练集，训练Stacking模型；对岸基多光谱相机采集的水体光谱数据进行预处理；将预处理后的水体光谱数据输入训练后的Stacking模型，得到水质预测结果。本发明通过Stacking集成学习，深度融合了多种机器学习回归模型，充分利用了各个模型的优势，提高了水质预测的准确性和实时性。
主权项：1.一种基于集成学习策略的岸基多光谱相机水质预测方法，其特征在于，包括：通过光纤光谱仪采集不同类型水体的光谱曲线，根据不同类型水体的光谱曲线以及对应的水质参数实测值，构建光纤光谱仪对应的水体水质光谱库；对当前光纤光谱仪对应的水体水质光谱库进行等效光谱转换，构建岸基多光谱相机对应的水体水质光谱库；基于岸基多光谱相机对应的水体水质光谱库构建训练集，利用训练集训练Stacking模型；通过岸基多光谱相机采集水体光谱数据，并对当前水体光谱数据进行预处理；将预处理后的水体光谱数据输入训练后的Stacking模型，得到水质预测结果；其中，所述Stacking模型是将不同类型的基学习器的预测结果作为元学习器的输入从而实现水质预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海普适导航科技股份有限公司 基于集成学习策略的岸基多光谱相机水质预测方法及装置
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