浮游植物生物量原位高频监测数据处理及预测方法

本发明涉及水环境监测技术领域，具体为浮游植物生物量原位高频监测数据处理及预测方法，旨在提升水生态监测和预测的准确性与可靠性。该发明结合孤立森林算法和小波阈值进行数据预处理，孤立森林算法基于随机分区的无监督学习有效检测异常值，小波阈值降噪技术分析不同频段噪声与信号的小波系数差异，优化信号质量，解决高频监测中常见的传感器故障、通信问题及外部干扰等问题。浮游植物生物量预测模型采用XGBoost机器学习方法，并通过牛顿‑拉夫逊算法优化模型参数，以提高预测精度。该方法通过高效的数据处理与优化，提供了更准确的浮游植物生物量预测方案，有助于更好地反映水生态环境的动态变化。