机器学习在生态水文中的应用:原理、Python工具实操与空间升尺度/降尺度及时间预测实践
- 2026-03-21 01:31:30
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主讲专家
教学特色
1、原理深入浅出的讲解；
2、技巧方法讲解，提供所有案例数据及代码；
3、与项目案例相结合讲解实现方法，对接实际工作应用 ；
4、跟学上机操作、独立完成案例操作练习、全程问题跟踪解析；
5、专属助学群辅助巩固学习及实际工作应用交流，不定期召开线上答疑；
发票开具
培训费、会议费、资料费、技术咨询费，配有盖章文件，用于参会人员报销使用；
培训费用
培训费用：3580元
课程安排
专题一、机器学习原理与概述
了解机器学习的发展历史、计算原理、基本定义，熟悉机器学习方法的分类，常用机器学习方法，以及模型的评估与选择；熟悉数据预处理的流程，掌握python程序包的使用；理解机器学习在生态水文中的应用，掌握机器学习模型构建方法，学会构建机器学习模型用于地表参数的空间模拟与时间预测，并掌握生态水文过程分析。
专题二、Python编译工具组合安装教程
专题三、掌握Python语法及常见科学计算方法
包含Python基本语法及常用的科学计算（Numpy）、数据处理（Pandas）和数据可视化（Matplotlib）库函数的使用。
专题四、机器学习数据清洗
数据清洗与预处理是机器学习和深度学习最重要的部分，一个好的学习模型离不来准确、合适的数据集。常见的数据问题有数据重复、数据异常、文本类型、数据缺失、数据无效等。
专题五、机器学习与深度学习方法
常用的机器学习和深度学习算法原理详解-机器学习以随机森林为例，深度学习以长短期记忆网络为例。
5.1 机器学习原理-以随机森林为例
5.2 深度学习原理-以长短期记忆神经网络为例
专题六、机器学习空间模拟实践操作
6.1经典案例一：土地利用分类
6.2经典案例二：站点土壤水分观测的空间升尺度---从点到面的空间扩展
6.3经典案例三：陆地总水储量的降尺度—提升空间数据的空间分辨率
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大气科学类课程推荐
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【免费】地下水、土壤、地质、环境人必学的视频教程（500分钟）
【免费】10小时带你零基础学习大气污染模式（WRF、WRF-chem、smoke、camx等）
【免费】多元统计分析、混合效应模型、结构方程模型、极值统计学、贝叶斯网络、copula
【科研必备】生态、遥感、大气、水文水资源、地下水土壤、人工智能等多领域学习教程
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