Modeling river water dissolved organic matter using ensemble computing and genetic programming techniques

2024-05-01

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PRE

AI

DOI：10.1016/j.ecohyd.2024.04.003

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摘要

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• 正则化和集成机器学习在河流水质模拟中的应用。 • 使用七个定性和定量参数对溶解性有机物（DOM）进行建模。 • 指定与季节相关的DOM变化的时间分区。 • 使用k折交叉验证来巩固机器学习模型的输出结果。