【摘 要】
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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
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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。
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