【摘 要】
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在海洋环境调查、自然灾害预测、模型试验分析等研究中,受技术发展水平、现场实验条件、高额成本支出等现实原因的制约,研究工作的开展面临着影响因素多、指标耦合性强、样本数量不充足、行业问题差异较大等众多问题,这阻碍了相关科学研究的发展。人工智能技术能够发掘数据中隐藏的模式和趋势,为辅助开展交叉学科的数据分析提供了研究思路和手段。本研究针对海洋环境调查中叶绿素a（Chlorophyll a,Chl-a）的
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在海洋环境调查、自然灾害预测、模型试验分析等研究中,受技术发展水平、现场实验条件、高额成本支出等现实原因的制约,研究工作的开展面临着影响因素多、指标耦合性强、样本数量不充足、行业问题差异较大等众多问题,这阻碍了相关科学研究的发展。人工智能技术能够发掘数据中隐藏的模式和趋势,为辅助开展交叉学科的数据分析提供了研究思路和手段。本研究针对海洋环境调查中叶绿素a（Chlorophyll a,Chl-a）的丰度预测、日本区域地震指标预测的问题,基于人工智能技术开展预测建模与应用研究。主要研究内容如下:（1）海洋环境要素综合相关性和Chl-a丰度预测的研究。首先,基于Tara Oceans Project（TOP）的公开数据开展数据清洗和筛选,构建海洋环境要素相关性分析和预测数据集;其次,考虑各环境要素与Chl-a的直接相关性和预测模型中多要素的综合相关性,基于Pearson相关性模型和特征重要性分析方法,构建了海洋环境因子综合相关模型;接下来,根据TOP样本特征并基于综合相关模型推荐结果,建立了基于极度梯度提升（XGBoost）算法和智能参数优化策略的Chl-a预测模型,针对不同数量环境因子条件下Chl-a丰度预测的研究,并与随机森林（RF）、支持向量回归（SVR）和线性回归（LR）算法等主要机器学习方法的预测效果对比;最后,对所构建的预测模型的稳定性和可靠性进行了分析。研究结果表明,少数环境因子来预测能够实现适当精度Chl-a的预测,为实现未知海域更快速、更低成本的Chl-a丰度预测提供参考。（2）地震活动具有分布相对集中、破坏性强、次生危害大、变化模式复杂、未来发生规律难以预测等特点。本研究基于1970年～2021年日本周边地区地震历史记录建立较大震级地震指标的预测模型,并对震级为4.5级～6级的地震指标开展预测研究。首先,对近50年日本历史地震数据进行分析整理,基于历史数据了解地震发展变化趋势和特征;其次,融合卷积神经网络（CNN）的特征提取能力以及双向长短期记忆神经网络（Bi LSTM）的双向时序学习能力,选择最优特征构建CNN＿Bi LSTM地震预测模型;接下来,基于所构建的预测模型开展地震预测研究,并与长短期记忆神经网络、反向传播神经网络、支持向量回归等预测模型进行比较。实验结果证明,利用CNN＿Bi LSTM模型进行地震指标预测,所取得的各项评价指标均优于对比模型。
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