基于随机森林的奎屯河水资源可持续利用评价
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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。