数据集概述
本数据集包含用于东海陆架pH值估算的人工神经网络（ANN）模型Matlab代码及训练数据，涉及11个航次的原始数据和模型相关文件，总计7个文件。数据用于构建和运行ANN模型以反演海水pH值，支持海洋酸化相关研究。
文件详解
- 文件名称：README.txt
- 文件格式：TXT
- 字段映射介绍：包含论文辅助材料说明，解释代码使用方法、模型背景及相关机构信息。
- 文件名称：source code.rar
- 文件格式：RAR
- 字段映射介绍：压缩包文件，包含模型的源代码文件。
- 文件名称：std_train.dat
- 文件格式：DAT
- 字段映射介绍：训练数据文件，存储标准化处理后的训练数据。
- 文件名称：180219pH_Nesb10_NET40_16.mat
- 文件格式：MAT
- 字段映射介绍：Matlab数据文件，存储训练好的ANN模型参数。
- 文件名称：forecast_ANN.m
- 文件格式：M
- 字段映射介绍：Matlab代码文件，用于执行模型预测功能。
- 文件名称：mean_train.dat
- 文件格式：DAT
- 字段映射介绍：训练数据文件，存储均值处理后的训练数据。
- 文件名称：original data.xlsx
- 文件格式：XLSX
- 字段映射介绍：Excel文件，存储11个航次的原始数据，用于模型训练。
数据来源
论文“Retrieving monthly and interannual pHT on the East China Sea Shelf using an artificial neural network: ANN-pHT-v1”
适用场景
- 海洋酸化监测: 利用ANN模型反演东海陆架海水pH值，分析月尺度和年际变化特征。
- 人工神经网络模型应用: 研究ANN模型在海洋环境参数估算中的性能和适用性。
- 海洋数据处理: 参考标准化、均值化等数据预处理方法，应用于其他海洋参数反演研究。
- 海洋环境研究: 为东海陆架海域的海洋生态系统健康评估提供pH值数据支持。
