遗传程序设计(GP)是一种盘算要领，，，，，，它使用达尔文自然选择理论的原理来解决问题，，，，，，而不是直接地编程。。。。。。。GP通过多次迭代和交织举行符号回归来举行程序归纳。。。。。。。GP可能一直对地被归类为DD模子，，，，，，由于它通常被用作其他算法的优化模子(例如逻辑回归、人工神经网络等)，，，，，，最近这种手艺被应用于几个湖泊的有害蓝藻水华展望。。。。。。。因此，，，，，，在这个SLR中被归类为一种奇异的DD建模手艺。。。。。。。有研究将混淆进化算法(HEA)应用于澳大利亚的Wivenhoe水库，，，，，，展望一周内的有害蓝藻水华。。。。。。。与之相比，，，，，，这种模子中的展望规则是较量周全的，，，，，，由于它团结了涉及蓝藻动态的物理、化学和生物理论。。。。。。。有研究用HEA模拟了巴西热带贫-中营养水平Lajes水库中三种超微型蓝藻的优势度，，，，，，该模子展望了7天内的超微型蓝细菌品貌。。。。。。。展望性能凭证种类和取样位置而转变。。。。。。。唬唬�；Ｉ杏醒芯渴褂肏EA展望10至30天内的两个湖泊蓝藻优势物种的细胞浓度，，，，，，接纳原了位荧光丈量和通例细胞计数丈量。。。。。。。只管峰值的巨细通常被低估，，，，，，可是水华时间通常是准确的，，，，，，且能够准确地预告有害蓝藻水华。。。。。。。决议树决议树(DTs)是识别数据的阈值和配合属性的线性或非线性推理模子。。。。。。。这些模子对数据集举行分类，，，，，，并从详细的例子中提取通用规则。。。。。。。这种机械学习手艺也被应用于种种情景中的有害蓝藻水华展望。。。。。。。有研究建设了一个DT推理模子来展望布鲁塞尔42个浅水和混淆都会池塘的有害蓝藻水华。。。。。。。当异形胞或非异形胞蓝藻的要害生物体积阈值与情形变量(如篇pH、透明度)爆发关系时，，，，，，该模子能够乐成地举行展望。。。。。。。有作者较量了DT要领、回归概率要领的性能。。。。。。。他们视察到两种建模手艺之间的效果是类似的。。。。。。。唬唬�；；毓橛敫怕室煜嗤沤崾沟眯Ч既�，，，，，，由于这种要领重新盘算了情景转变的概率，，，，，，并具有在年度、季节标准展望的能力。。。。。。。相反，，，，，，DT要领能够快速有用地交织验证效果。。。。。。。较量这两种手艺，，，，，，或允许以来交织验证每个模子的效果。。。。。。。
贝叶斯网络贝叶斯网络(BNS)是一种概率建模要领，，，，，，它包括多个变量之间的线性、非线性、组合和随机展望关系。。。。。。。它们是评估事务爆发概率的工具，，，，，，可以诠释模子输出中潜在的不确定性。。。。。。。有研究为加拿大西伊利湖开发了一个BN要领，，，，，，评估了磷的还原情景及其对有害蓝藻水华爆发的影响。。。。。。。也有研究将BN要领应用于韩国Paldang湖，，，，，，凭证情形条件的多个阈值评估有害蓝藻水华的危害水平。。。。。。。唬唬�；；菇：ζ芳蹲怀稍ぞ�，，，，，，有助于水资源的治理。。。。。。。有学者在澳大利亚的Grahamstown大坝使用BN模子展望鱼腥藻(长孢藻)的未来情景。。。。。。。这种要领能够未来自外地供水设施的专家知识涵盖在模子中。。。。。。。这项研究的重点是要对未来的治理和运营历程坚持透明，，，，，，包括监测战略和抽水取水等实践。。。。。。。
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