基于随机森林的奎屯河水资源可持续利用评价

基于随机森林的奎屯河水资源可持续利用评价

论文摘要

水资源可持续利用评价是水资源优化配置研究中的重要组成部分,评价指标选取的多样性与科学性,影响着水资源评价结果的准确性,采用一种人工智能的学习方法——随机森林,运用到新疆奎屯河流域水资源可持续利用评价中,并对该方法的评价结果进行分析。结果表明,与人工神经网络(ANN)和支持向量机(SVM)的评价结果相比较,随机森林(RF)法评价结果具有较高的稳定性、准确性和实用性,分类评价标准率达到99. 5%,评价结果合理,为今后该地区的水资源研究提供了科学的理论借鉴。

论文目录

  • 1 流域概况
  • 2 方法介绍
  •   2.1 基本原理[5]
  •   2.2 随机森林 (RF) 模型建立[6-8]
  •   2.3 计算步骤[9-10]
  • 3 应用实例
  •   3.1 评价指标与等级标准的建立
  •   3.2 数据来源
  •   3.3 样本选取与模型实现
  •     3.3.1 样本选取
  •     3.3.2 模型实现
  •   3.4 模型性能分析
  • 4 结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 葛强

    关键词: 水资源,可持续利用,随机森林,综合评价

    来源: 人民珠江 2019年01期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑,基础科学

    专业: 资源科学,水利水电工程

    单位: 北京大学城市与环境学院

    分类号: TV213.4

    页码: 75-79

    总页数: 5

    文件大小: 225K

    下载量: 144

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