机构名称：
¥ 1.0
相比之下，统计模型基于历史数据，识别输入和输出变量之间的模式和关系。尽管这些模型的资源密集型和更快的实施速度较低，但由于几个因素，包括自然数据噪声，不完整的数据和有限的空间分辨率，它们通常缺乏准确性。5另外，统计模型通常受线性和正态性的假设的约束，这可能不能充分代表环境过程的非线性和动态性质。为了克服与环境和水文过程相关的高不确定性和复杂性，研究人员近年来越来越多地采用了数据驱动的方法。在其中，人工智能（AI）算法，尤其是机器学习（ML）和深度学习（DL）方法，已获得了突出性。这些方法不需要对输入变量和目标变量之间关系的明确指定，从而可以快速处理以及处理数据中复杂的非线性交互的能力。6
在密西西比河中溶解的氧气预测-Iris
主要关键词
相关文件推荐
