基于随机森林的温瑞塘河总氮模拟与预测

doi:10.16178/j.issn.0528-9017.20170756

浙江农业科学 ›› 2017, Vol. 58 ›› Issue (7): 1269-1272.DOI: 10.16178/j.issn.0528-9017.20170756

基于随机森林的温瑞塘河总氮模拟与预测

王学东^{1, 2}, 黄宏^{1, 2}, 梅琨^{1, 2}, 商栩^{1, 2}, 夏芳^{1, 2}, 王振峰^{1, 2, *}

1.温州医科大学浙南水科学研究院,浙江温州 325035;
2.浙江省流域水环境与健康风险研究重点实验室,浙江温州 325035

收稿日期:2017-03-01 出版日期:2017-07-15
通讯作者: 通信作者:王振峰(1983—),男,湖北荆州人,助理研究员,博士,研究方向为水环境保护,E-mail: wangzf@iwaterlab.com。
作者简介:王学东(1967—),男,河南淮阳人,研究员,博士,研究方向为环境化学,E-mail:zjuwxd@163.com。
基金资助:
温州市水体污染控制与治理科技创新项目(S20140041,S20140040,S20140039,S20140038,S20140037)

Received:2017-03-01 Online:2017-07-15

摘要/Abstract

摘要： 为快速获得水体中总氮含量,采用随机森林方法建立总氮预测回归模型。结果显示,较少的数据异常值仍会造成随机森林模型较大的误差,去除4.6%的异常值后,模型均方根误差(MSE)降低了42.4%。随机森林模型可对自变量的相对重要性做出评估,对总氮而言,最重要的变量是氨氮,模型2个主要参数随机树数量(ntree)和随机分割变量数(mtry)的值分别为400和2。在选择合适的参数值时,随机森林模型不易出现过拟合显示,建立的随机森林模型可以快速预测水体中总氮的含量。

关键词: 随机森林, 回归模型, 温瑞塘河, 总氮

中图分类号:

X832

王学东, 黄宏, 梅琨, 商栩, 夏芳, 王振峰. 基于随机森林的温瑞塘河总氮模拟与预测[J]. 浙江农业科学, 2017, 58(7): 1269-1272.

[1]	黄熠锋, 张梦迪, 倪佳峰, 骆倩倩, 朱琪敏, 黄宏. 基于空间自相关分析的温瑞塘河底泥Ni、Zn空间聚类和异常值分析[J]. 浙江农业科学, 2019, 60(12): 2286-2290.
[2]	刘元元, 黄宏, 梅琨, 陈汉, RandyADahlgren. 珊溪水源地净人为氮输入演变及总氮浓度响应[J]. 浙江农业科学, 2018, 59(2): 333-337.
[3]	张琴，蔡竹*，杨文娟，肖蓉蓉. 地表水中氨氮和总氮关系的探讨[J]. 浙江农业科学, 2016, 1(2): 276-.
[4]	朱渝芬1，赵晓锦1，王志高2. 南太湖蓝藻生物量与总磷、总氮浓度的相关性 [J]. 浙江农业科学, 2015, 1(8): 1285-.
[5]	李阳. 复混肥料中总氮含量测定方法的改进[J]. 浙江农业科学, 2014, 1(11): 1751-.
[6]	侯志珍;张明华;. 温瑞塘河流域水质评价方法比较及污染特征分析[J]. , 2014, 1(1): 0-105.
[7]	马丽萍;汪少敏;陈东海. 绿肥对水稻产量及土壤肥力的影响[J]. , 2013, 1(5): 0-516.
[8]	杨阳;马小雪;商栩. 温州市温瑞塘河水体黑臭评价[J]. , 2012, 1(4): 0-569.
[9]	纪晓亮;朱元励;梅琨;王振峰;商栩;张明华;. 典型平原河网温瑞塘河地区的氮磷营养盐时空分布[J]. , 2012, 1(11): 0-1574.
[10]	朱晓倩;马良进. 利用SAS软件建立竹卵圆蝽预测预报模型的探讨[J]. , 2010, 1(06): 1346-1348.
[11]	邵留;沈盎绿. 悬沙胁迫下菹草去除水体中营养物质效果的研究[J]. , 2009, 1(06): 0-1182.

基于随机森林的温瑞塘河总氮模拟与预测

RichHTML

PDF (PC)

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

参考文献

相关文章 11

编辑推荐

Metrics

本文评价