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本发明涉及一种基于机器学习的密跃层预测方法，包括以下步骤：(1)选定数据源，确定密度跃层，将数据格式化存储；确定训练集的选取比例，利用三次样条插值平滑温度、盐度数据：训练集的选取比例确定为0.45，采用三次样条曲线插值方法对盐度和温度数据进...
该专利属于天津大学所有，仅供学习研究参考，未经过天津大学授权不得商用。

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