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集成学习算法驱动的黄河流域干旱监测与评估

滁州学院计算机与信息工程学院;安徽师范大学地理与旅游学院 | 王春晨马梓策孙鹏陈冬花王玉亮

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【目的】针对全球气候变暖背景下旱情加剧，现有干旱监测模型考虑因素过于单一的局限性，本研究提出一种基于集成学习算法的黄河流域综合干旱监测模型（Comprehensive Drought Monitoring Model， CDMM_(MLEA)）。【方...

机　构:

滁州学院计算机与信息工程学院；安徽师范大学地理与旅游学院；

领　域:

气象学；自动化技术；

关键词:

集成学习算法；综合干旱监测模型；多源遥感数据；时空变化特征；黄河流域；影响因素；

格　式:

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水利水电技术(中英文)

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