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基于随机森林模型的洪水预测应用
摘 要:
以某地区近15年多场洪水全过程为例,详细阐述RandomForest模型在
预测
洪水峰值中的应用。经过参数优化和动态调整阈值,最终将以4h为预见期的洪水峰值的预测准确率从54.76%提升至78.60%,并且将实时洪水峰值的平均绝对误差降低至24.69。同时,该模型可根据地区的流速差异,实时调整预见期的长短,从而对洪水峰值的预测做更精准的判断,为未来以随机森林模型为基础的洪水预测方案提供了有益的参考。
作 者:
张恒瑞;吴德
单 位:
三江学院
关键字:
机器学习;数据分析;随机森林;回归预测;洪水监控
页 码:
264-266,285
出 处:
计算机产品与流通
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2022年06期
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