人工智能算法在潮位数据插补中的应用

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摘要：

为了提高传统潮位插补方法的计算精度，以黄浦江的4个站点为研究对象，采用了LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）人工智能算法构建了潮位序列相关关系模型，并进行了误差分析。结果表明：LightGBM算法能够有效建立输入特征与输出响应之间的复杂非线性关系，适用于潮汐波动传播过程中的内在相关性分析。（剩余5928字）

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