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各种回归模型对TRMM影像校准.py
程序实现: 利用多种回归模型对华北八省市的实验区TRMM影像数据进行矫正 回归模型包括:多元线性回归、贝叶斯岭回归、弹性网络回归、支持向量机回归、梯度增强回归 通过对比发现:梯度增强回归模型的拟合效果最好,精度最高 回归模型的自变量包括:TRMM影像数据、DEM数据、经度、纬度 因变量为:实验区的站点插值数据 模型建立之后,将其应用于测试集数据,实现降雨数据的矫正
2021-09-20 20:48:32
17KB
弹性网络回归模型
梯度增强回归模型
贝叶斯岭回归
支持向量机回归
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