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为提高湖泊水质富营养化状态评价的精度,提出了一种融合高光谱遥感和萤火虫算法(FA)改进极限学习机(Extreme learning machine,ELM)的湖泊水质富营养化状态评价方法。针对ELM模型性能受其初始输入权值和隐含层偏置参数选择的影响,将萤火虫算法应用于ELM模型参数寻优。结果表明,与PSO-ELM、GA-ELM、DE-ELM和ELM相比,FA-ELM可以有效提高水质富营养化评价的准确率,为湖泊水质富营养化状态评价提供了新的方法。  相似文献   
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