本文關(guān)鍵詞： 水資源 可持續(xù)利用 評價 隨機森林　出處：《水電能源科學(xué)》2014年03期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對區(qū)域水資源可持續(xù)利用評價中指標多、噪聲復(fù)雜和非線性的特點以及傳統(tǒng)方法缺乏可操作性、難以解決穩(wěn)健性低和過學(xué)習(xí)等問題,介紹了一種穩(wěn)健性較高的智能學(xué)習(xí)方法——隨機森林,將其應(yīng)用于區(qū)域水資源可持續(xù)利用評價中,并以漢中盆地平壩區(qū)為例,對該方法的評價效果進行了驗證。結(jié)果表明,與SP插值、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)和支持向量機(SVM)模型評價結(jié)果相比,本文方法實用性強、穩(wěn)健性較高、泛化性能高,在分類預(yù)測階段和交叉驗證階段分類準確率均高達100%;同時可知,在影響區(qū)域水資源可持續(xù)利用的各評價指標中,水資源利用率和人均供水量的影響較為重要。
[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.
【作者單位】： 河海大學(xué)水文水資源學(xué)院;上海市水文總站;
【基金】：教育部中央高�；痦椖�(2012-2014) 水利部公益性行業(yè)科研專項經(jīng)費項目(201201068)
【分類號】：TV213.4
【正文快照】： 1引言隨著區(qū)域社會經(jīng)濟的高速發(fā)展、人口的過度膨脹和水污染的嚴重加劇,區(qū)域水資源供需矛盾日益明顯,水資源可持續(xù)利用問題已成為區(qū)域社會經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展的核心問題[1]。區(qū)域水資源可持續(xù)利用評價是水資源可持續(xù)利用研究的首要問題,是衡量水資源可持續(xù)能力高低的重要指標,是進

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：1452823