遗传法式设计(GP)是一种推算步骤
，它使用达尔文天然选择理论的道理来解决问题
，而不是直接地编程。GP通过屡次迭代和交叉进行符号回归来进行法式综合。GP可能不绝对地被归类为DD模型
，由于它通常被用作其他算法的优化模型(例如逻辑回归、人为神经网络等)
，最近这种技术被利用于几个湖泊的有害蓝藻水华预测。因而
，在这个SLR中被归类为一种怪异的DD建模技术。有钻研将混合进化算法(HEA)利用于澳大利亚的Wivenhoe水库
，预测一周内的有害蓝藻水华。与之相比
，这种模型中的预测规定是比力全面的
，由于它结合了涉及蓝藻动态的物理、化学和生物理论。有钻研用HEA仿照了巴西热带贫-中营养水平Lajes水库中三种超微型蓝藻的优势度
，该模型预测了7天内的超微型蓝细菌丰度。预测机能凭据种类和取样地位而变动
；褂凶暄欣肏EA预测10至30天内的两个湖泊蓝藻优势物种的细胞浓度
，选取原了位荧光丈量和通例细胞计数丈量。只管峰值的大幼通常被低估
，但是水华功夫通常是正确的
，且可能正确地预报有害蓝藻水华。决策树决策树(DTs)是鉴别数据的阈值和共同属性的线性或非线性推理模型。这些模型对数据集进行分类
，并从具体的例子中提取通用规定。这种机械进建技术也被利用于各类情景中的有害蓝藻水华预测。有钻研成立了一个DT推理模型来预测布鲁塞尔42个浅水和混合城市池塘的有害蓝藻水华。当异形胞或非异形胞蓝藻的关键生物体积阈值与环境变量(如篇pH、通明度)产生关系时
，该模型可能成功地进行预测。有作者比力了DT步骤、回归概率步骤的机能。他们观察到两种建模技术之间的了局是类似的
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，由于这种步骤沉新推算了情景变动的概率
，并拥有在年度、季节尺度预测的能力。相反
，DT步骤可能急剧有效地交叉验证了局。比力这两种技术
，或许能够来交叉验证每个模型的了局。jR8新型光催化网_水库治理_河路治理_水生态建复_水环境治理与建复_扑克之星

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　　贝叶斯网络贝叶斯网络(BNS)是一种概率建模步骤
，它蕴含多个变量之间的线性、非线性、组合和随机预测关系。它们是评估事务产生概率的工具
，能够诠释模型输出中潜在的不确定性。有钻研为加拿大西伊利湖开发了一个BN步骤
，评估了磷的还原情景及其对有害蓝藻水华产生的影响。也有钻研将BN步骤利用于韩国Paldang湖
，凭据环境前提的多个阈值评估有害蓝藻水华的风险水平
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，有助于水资源的治理。有学者在澳大利亚的Grahamstown大坝使用BN模型预测鱼腥藻(长孢藻)的未来情景。这种步骤可能未来自本地供水设施的专家知识涵盖在模型中。这项钻研的沉点是要对未来的治理和运营过程维持通明
，蕴含监测战术和抽水取水等实际。jR8新型光催化网_水库治理_河路治理_水生态建复_水环境治理与建复_扑克之星