【摘 要】
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以恩施市2000年~2010年用水量相关资料为基础,构建基于随机森林算法的预测模型,对2011年~2015年用水量进行预测验证。结果表明,模型输出值与实际值相吻合,训练误差与预测误差
【机 构】
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湖北省恩施土家族苗族自治州水文水资源勘测局
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以恩施市2000年~2010年用水量相关资料为基础,构建基于随机森林算法的预测模型,对2011年~2015年用水量进行预测验证。结果表明,模型输出值与实际值相吻合,训练误差与预测误差分别为0.67%、0.94%,该算法模型有效。对比可知,随机森林模型的平均绝对误差小于SVM (0.78%、1.15%)、R BF(0.89%、1.58)等模型,基于随机森林的用水预测模型效果更优。另外,随机森林无偏识别预测因子的重要性,有利于进行特征选择进而增益模型精度。
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