此外，考虑到气候、市场供需等不确定性因素对作物产量和成本的影响，我们采用了不确定性建模，通过构建多个不同场景的种植方案，评估各种情境下的收益表现。此外，结合鲁棒优化，我们在保证收益最大化的同时，将种植方案的波动性控制在合理范围内，确保在最不利的市场情况下，方案依然具备较强的抗风险能力。本文以某乡村为研究背景，考虑到该乡村的耕地资源有限、气候条件限制，以及未来可能存在的市场波动和种植风险，提出了优化

根据上述的特征，对每个样本提取特征，并对正常的标记 0，异常的标记 1。然后，采用机器学习分类中的置信度，假设有3种异常，将正常编号为0，异常的分程度标记为1、2、3，再机器学习进行数据拟合，若心搏数据越偏离正常，则情况越紧急，标记分级更高，若心搏数据偏向正常，则情况越轻缓，标记分级低。假设x1，x2，x3，x4，x5是最重要的特征，则将他们三三排列组合成10种，绘制三维散点图，将不同label的

需要从给定的网站（如NOAA、NASA等）下载全球范围内的气象数据，包括但不限于海面日光辐射量、云层反照率、海盐浓度等。使用历史气象数据进行模型验证，比较模型预测的日光辐射量和温度降低量与实际观测值的吻合程度。输出模型的预测结果，包括海面日光辐射量的降低量、全球平均温度降低量以及温度降低幅度的分布。根据实际喷洒的海盐气溶胶浓度 (C)，利用反照率模型计算喷洒后的云层反照率 (A)。海盐气溶胶的喷洒