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申请/专利权人：淮阴工学院
摘要：本发明公开了一种基于自适应随机森林的多光谱水质预测方法和系统，方法包括：获取待测水体预设时间段的实测数据和多光谱遥感影像；对获取的实测数据和多光谱遥感影像进行预处理；根据预处理的结果，生成综合数据集，划分训练集和测试集；选取训练集，基于随机森林RF算法进行训练，并调节模型参数，得到优化后的RF模型；以优化后的RF模型为弱回归器，采用Boosting方法进行集成学习，得到自适应随机森林RF_AdaBoost模型作为强回归器；选取测试集的数据，分别利用RF模型和RF_AdaBoost模型进行预测，并基于预测结果，确定水质预测模型；使用水质预测模型对待测水体进行预测；本发明基于集成学习的方法，能够结合多个基模型，减少了过拟合的风险，提高了预测准确性和稳健性。
主权项：1.一种基于自适应随机森林的多光谱水质预测方法，其特征在于，包括：步骤1：获取待测水体预设时间段的实测数据和多光谱遥感影像；步骤2：对获取的实测数据和多光谱遥感影像进行预处理；步骤3：根据预处理的结果，生成综合数据集，划分训练集和测试集；选取训练集，基于随机森林RF算法进行训练，并调节模型参数，得到优化后的RF模型；步骤4：以优化后的RF模型为弱回归器，进行训练得到训练后的RF模型，采用Boosting方法进行集成学习，得到自适应随机森林RF_AdaBoost模型作为强回归器，完成RF_AdaBoost模型的训练；步骤5：选取测试集的数据，分别利用训练后的RF模型和训练后的RF_AdaBoost模型进行预测，并基于预测结果，对训练后的RF模型和训练后的RF_AdaBoost模型进行精度验证和评价，确定水质预测模型；步骤6：使用水质预测模型对待测水体进行预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 淮阴工学院 一种基于自适应随机森林的多光谱水质预测方法和系统
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