基于随机森林模型的需水预测模型及其应用

doi:10.3969/j.issn.1004-6933.2014.01.007

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基于随机森林模型的需水预测模型及其应用

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10.3969/j.issn.1004-6933.2014.01.007

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Water demand prediction model based on random forests model and its application

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为解决需水预测模型精度问题,尝试基于随机森林模型的分类和回归功能构建需水预测模型。以苏州市需水量预测为研究实例,首先应用随机森林模型的分类功能将需水预测因子分类,经计算发现第一产业比例、人口、灌溉面积、万元产值用水量和国民经济生产总值为最重要的解释变量。在此基础上,用随机森林模型的回归功能对需水进行预测,同时采用相同的训练数据建立基于BP神经网络和RBF神经网络的需水预测模型,通过对比3个模型的预测结果,发现随机森林模型能有效预测需水量,且精度较高。

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王盼,陆宝宏,张瀚文,等.基于随机森林模型的需水预测模型及其应用[J].水资源保护,2014,30(1):34-37.(WANG Pan, LU Baohong, ZHANG Hanwen, et al. Water demand prediction model based on random forests model and its application[J]. Water Resources Protection,2014,30(1):34-37.(in Chinese))

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最后修改日期:2014-01-15
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在线发布日期: 2015-07-17
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