【摘 要】
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针对近海表层沉积物粒度组分空间变异的尺度差异性,提出了基于广义回归神经网络残余kriging的沉积物粒度组分空间预测方法,并以海州湾沉积物粒度数据为基础,分析了其在沉积物
【基金项目】
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国家自然科学基金(41976187,41801316),淮海工学院自然科学基金(Z2014017),江苏省大学生创新训练计划项目(SD201711641107004)
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针对近海表层沉积物粒度组分空间变异的尺度差异性,提出了基于广义回归神经网络残余kriging的沉积物粒度组分空间预测方法,并以海州湾沉积物粒度数据为基础,分析了其在沉积物粒度组分空间预测和底质类型制图中的应用效果。结果表明,广义回归神经网络残余kriging方法能够获得比普通kriging方法更高的沉积物粒度组分空间预测精度,并且其底质类型的总体空间预测精度达到85%以上,相应的Kappa系数也在0.8以上,显示底质制图的预测类型与样本的实测类型具有较高的一致性。新方法对于开展定量化的沉积物粒度组分空间预
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