使用集成的小搜索算法-深度神经网络和Copula进行优化风险评估:中云南高原湖泊的案例研究,中国
Yaxuan Shao1, Jing Ma1, Guanyu Yao1
1School of Prospecting & Surveying Engineering, Changchun Institute of Technology, Changchun 130012, China.
Ecotoxicology and environmental safety
|November 13, 2025
概括
本研究引入了使用SSA-DNN和Copula模型的Sparrow Search Algorithm-Deep Neural Network (SSA-DNN) 综合框架,用于准确评估湖泊水质和优化风险. 新方法的性能优于传统方法,确定总是湖泊缩的关键驱动因素.
科学领域:
- 环境科学 环境科学
- 遥感 遥感 遥感 遥感
- 水质管理水质管理
背景情况:
- 传统的热量状态指数方法与复杂的水质相互作用和多变量依赖性作斗争.
- 现有的模型往往无法捕捉水环境中的水质因素的共同风险.
研究的目的:
- 开发基于遥感的水质检索和优化风险评估的综合框架.
- 克服传统方法在评估水生生态系统的多变量依赖性和共同风险方面的局限性.
- 提供强大的技术方法来监测和管理高原湖泊地区的水质.
主要方法:
- 合搜索算法-深度神经网络 (SSA-DNN) 与Copula函数模型.
- 使用遥感数据来检索水质参数 (叶绿素a,总,总).
- 将SSA-DNN模型准确度与随机森林,支持向量回归和实证模型进行比较.
主要成果:
- 与其他方法相比,SSA-DNN在检索叶绿素-a (R2=0.81),总 (R2=0.81),和总 (R2=0.80) 中表现出更高的精度.
- 从2021年到2024年,在迪安基湖和吉鲁湖观察到高度的叶绿素a,总和总,这表明严重的轻化.
- 基于的风险评估确定了总是影响肥胖风险的主要因素,可能会增加高达68%的肥胖风险.
结论:
- 综合的SSA-DNN和Copula框架为水质评估和优化风险评估提供了更准确和更全面的方法.
- 遥感与先进的建模相结合,可以有效监测高原湖泊的水质状况.
- 该研究为湖泊地区的生态风险评估提供了科学和系统的技术支持.
