一种基于机器学习的水体悬浮物浓度声学反演方法

本发明公开了一种基于机器学习的水体悬浮物浓度声学反演方法。方法包括先构建反演悬浮物浓度数据集，然后利用反演悬浮物浓度数据集训练构建的悬浮物浓度声学反演模型，最后将采集到的待测海水的声波回波强度数据输入到训练好的悬浮物浓度声学反演模型中进行处理，得到待测海水中的悬浮物浓度。本发明方法通过构建的反演悬浮物浓度数据集不仅提高了模型的实用性，也为复杂海洋环境下的悬浮物特征反演提供了新的可靠的技术支持。