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基于机器学习LightGBM进行海洋轨迹预测 代码+数据
创始人
2024-01-30 18:37:15
0次

0.概述

  • 案例知识点：
  • 任务描述：本教程旨在根据仿真人体漂流坐标、海洋环境要素等数据信息，利用lightgbm算法建立落水人员漂移预测模型，模型能够预测落水人员的漂流轨迹，最大程度减小搜寻区域的大小，减少搜救力量的投入，提高海上搜救的成功率，有效保障海上生产活动的安全。
  • 数据集：https://download.csdn.net/download/qq_38735017/87065811
  • 运行环境：Python3.7.3环境下测试了本教程代码。需要的第三方模块和版本包括： 
    numpy version: 1.18.1
pandas version: 1.0.1
lightgbm version: 2.3.1
netCDF4 version: 1.5.6
folium version: 0.12.1
scipy version: 1.4.1
  • 方法概述：本教程包括以下内容，对原始数据集进行预处理与可视化，利用插值算法得到对应位置更精确的风速与流速信息，并使用lightgbm算法预测轨迹的漂移。

[1]

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