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摘要：本发明涉及海洋资源开发技术领域，具体涉及一种基于机器学习的深海结壳资源评价预测方法，包括以下步骤：S1：采集多波段声学数据、磁场数据和海水化学参数数据；S2：识别出生态敏感区域；S3：提取与结壳资源分布相关的深度和密度特征；S4：采用生成对抗网络模拟不同资源开采情境下的生态影响变化；S5：构建协同评价模型；S6：对协同评价模型进行动态更新；S7：生成目标区域的资源与生态影响分布图。本发明，通过构建协同评价模型，将深海结壳资源的精确评估与生态环境影响预测相结合，实现了资源开发优先级的科学划分和生态保护需求的精准设定，为深海资源的可持续开发提供了有效支持。
主权项：1.一种基于机器学习的深海结壳资源评价预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：在目标深海区域布设多模态传感器，采集多波段声学数据、磁场数据和海水化学参数数据，并记录海洋生物活动数据和水体流速数据，生成初始环境数据集；S2：基于所述初始环境数据集，采用K-means聚类算法对目标区域的环境特征进行分类，以识别出生态敏感区域，并将识别出的生态敏感区域标记为资源开发中的优先保护区域，形成环境基线数据库；S3：利用卷积神经网络对初始环境数据集中的声学和磁场数据进行处理，提取与结壳资源分布相关的深度和密度特征，生成结壳资源特征数据集；S4：基于结壳资源特征数据集和环境基线数据库，采用生成对抗网络模拟不同资源开采情境下的生态影响变化，生成在生态敏感区域内的环境影响数据，形成生态影响反馈数据集；S5：基于结壳资源特征数据集和生态影响反馈数据集，构建协同评价模型，通过设定权重计算不同数据特征的影响，输出结壳资源分布预测值和生态影响预测值，形成资源与生态协同评分结果；S6：对协同评价模型进行动态更新，将每次采集到的新样本数据与协同评价模型中的参数进行匹配调整，以提升协同评价模型在不同时段和环境条件下的预测精度和适应性；S7：根据协同评估模型的输出，生成目标区域的资源与生态影响分布图，并通过图形用户界面显示资源开发优先级和环境风险分布。
权利要求：
百度查询： 国家深海基地管理中心 一种基于机器学习的深海结壳资源评价预测方法
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