在SLR中发明了大宗的DD建模手艺，，，，，这些手艺从简朴的索引到机械学习算法都有。。。。。。。为了便于剖析，，，，，将这些手艺分类为五组：回归和指数、人工神经网络(ANN)、遗传妄想(GP)、决议树(DT)和贝叶斯网络(BN)。。。。。。。大大都研究(使用DD建模的73篇文章中占63%)只用唯逐一种要领来展望有害蓝藻水华。。。。。。。相比之下，，，，，37%的人使用了两种或两种以上的建模要领，，，，，其中18%的人用统一种DD建模手艺，，，，，可是使用了多个变量。。。。。。。有19%的人使用两种或两种以上的DD建模手艺，，，，，要么较量它们的性能，，，，，要么相互增补。。。。。。。表3列出了按DD建模手艺分类的所有所综述的文章清单。。。。。。。
表3. 按模子手艺及其变量分组的已宣布的数据驱动模子列表
回归和指数
有几种机械学习算法的基础是线性和非线性回归和指标。。。。。。。在许多研究中已经应用简朴的回归来展望湖泊特定区域的有害蓝藻水华情形，，，，，在此SLR中都被归类为回归模子。。。。。。。其他研究(极端事务漫衍、时间序列剖析)依赖于数据模式的视觉识别和指数建设的统计评估，，，，，这些被归类为形貌性统计模子。。。。。。。有学者接纳多元线性回归和简朴线性回归要领，，，，，评估比利时布鲁塞尔42个都会浅水混淆都会池塘中有害蓝藻水华的危害。。。。。。。线性回归模子通常被用来确定爆发在多个情形条件的特定阈值以上的高浓度蓝藻，，，，，如pH、水力停留时间和温度等。。。。。。。由此，，，，，应用条件概率要领凭证情形条件评价有害蓝藻水华爆发的可能性。。。。。。。有学者剖析了巴西东北部地区的40座水库，，，，，通过线性回归评估了多个情形变量与有害蓝藻水华之间的相关性。。。。。。。干湿季节之间的季节性影响了水柱的稳固性，，，，，增添了有害蓝藻水华暴发的危害。。。。。。。有学者制订了澳大利亚昆士兰州东南部16座饮用水水库的危害指数，，，，，该指数基于流域放牧土地百分比、水库外貌积、年岁和体积。。。。。。。该指数显示了有害蓝藻水华事务与夏日月份的季节性相关性，，，，，并允许在差别场景中建设有害蓝藻水华的敏感性展望。。。。。。。也有学者制订了一个指数，，，，，评估了中国鄱阳湖六个地区整年的有害蓝藻水华危害。。。。。。。团结历史水质数据确定了干湿季节之间的季节趋势。。。。。。。作者先确定了有害蓝藻水华危害较高的月份，，，，，以及有害蓝藻水华的主要驱动因素。。。。。。。通过线性回归对欧洲近500个湖泊举行了团结评估，，，，，最后确定有害蓝藻水华最好凭证湖泊类型举行展望。。。。。。。作者还得出结论，，，，，一些湖泊类型可能更容易受到天气转变所引起的极端事务的影响，，，，，以是凭证湖泊类型，，，，，地方顺应性治理应该始终优先于通俗治理实践。。。。。。。
人工神经网络人工神经网络(ANN)是加权非线性回归和判别模子的组合，，，，，通常由多个相互毗连的神经元组成。。。。。。。每个神经元都是一个盘算元素，，，，，在这些神经元中举行线性或非线性回归。。。。。。。神经元在每层中毗连和组织，，，，，其中一个是输入层，，，，，一个或多个是执行顺序盘算的隐藏层，，，，，一个是效果所在的输出层。。。。。。。神经网络的主要特点是模拟大脑的运动，，，，，能够从数据中学习重大的非线性关系。。。。。。。人工神经网络已应用于许大都据剖析学科(例如水资源治理;包括有害蓝藻水华的预告)。。。。。。� ；；；；；； ；谌斯ど窬绲哪Ｗ釉谌毡綤asumigaura湖普遍应用，，，，，涉及到微囊藻和颤藻。。。。。。。有学者通过正向撒播神经网络模拟微囊藻和颤藻，，，，，在5到40天的精度下，，，，，展望的效果是令人知足的。。。。。。。且前五天的展望精度最高。。。。。。。有学者用人工神经网络对Kasumigaura湖的五种藻类举行了展望，，，，，其中3种为蓝藻。。。。。。。为了确定种群迁徙，，，，，在模子验证后还举行了敏感度剖析。。。。。。。有学者继续用几种人工神经网络的训练要领和扩展展望五种蓝藻物种。。。。。。。研究发明，，，，，随着训练模式时间和事务区分率的增添，，，，，在时间和数目上的精度都提高了。。。。。。。有学者用神经网络团结迅速度剖析和正交因子对Kasumigaura湖的4种优势蓝藻举行展望。。。。。。。别的这个手艺还确定了每种物种的主要情形因子。。。。。。。阶乘的正交设计有助于验证物种的非生物因素，，，，，这能够支持类似镌汰内外营养盐负荷的决议。。。。。。。使用神经网络预告有害蓝藻水华的研究不但仅局限于Kasumigaura湖。。。。。。。有学者使用小波剖析开发了一种神经网络(WNN)。。。。。。。这个模子是在中国四岭水库开发的，，，，，模子举行了训练、验证和测试，，，，，并应用于美国Winnebago湖。。。。。。。
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