基于随机森林的区域水资源可持续利用评价

发布时间：2018-01-21 23:13

  本文关键词： 水资源 可持续利用 评价 随机森林　出处：《水电能源科学》2014年03期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对区域水资源可持续利用评价中指标多、噪声复杂和非线性的特点以及传统方法缺乏可操作性、难以解决稳健性低和过学习等问题,介绍了一种稳健性较高的智能学习方法——随机森林,将其应用于区域水资源可持续利用评价中,并以汉中盆地平坝区为例,对该方法的评价效果进行了验证。结果表明,与SP插值、人工神经网络(ANN)和支持向量机(SVM)模型评价结果相比,本文方法实用性强、稳健性较高、泛化性能高,在分类预测阶段和交叉验证阶段分类准确率均高达100%;同时可知,在影响区域水资源可持续利用的各评价指标中,水资源利用率和人均供水量的影响较为重要。
[Abstract]:In view of the characteristics of multiple indexes, complex noise and nonlinear, and the lack of maneuverability of traditional methods, it is difficult to solve the problems of low robustness and overlearning in the assessment of regional water resources sustainable utilization. This paper introduces a robust intelligent learning method-random forest, which is applied to the evaluation of regional water resources sustainable utilization, and takes Pingba area of Hanzhong Basin as an example. The results show that the proposed method is more practical than SP interpolation, artificial neural network (Ann) and support vector machine (SVM) models. The accuracy of classification is as high as 100 in the stage of classification prediction and cross-validation. At the same time, the influence of water resources utilization ratio and per capita water supply is more important in the evaluation indexes that affect the sustainable utilization of regional water resources.
【作者单位】： 河海大学水文水资源学院;上海市水文总站;
【基金】：教育部中央高校基金项目(2012-2014) 水利部公益性行业科研专项经费项目(201201068)
【分类号】：TV213.4
【正文快照】： 1引言随着区域社会经济的高速发展、人口的过度膨胀和水污染的严重加剧,区域水资源供需矛盾日益明显,水资源可持续利用问题已成为区域社会经济可持续发展的核心问题[1]。区域水资源可持续利用评价是水资源可持续利用研究的首要问题,是衡量水资源可持续能力高低的重要指标,是进

【参考文献】

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【共引文献】

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