随机森林与模糊识别耦合方法在河流健康评价中的应用

论文摘要

随着现代社会对生态环境关注度的提高,而河流在生态环境中又起到了举足轻重的作用,如何准确构建河流健康评价模型成为了河流治理的关键内容。研究首先建立河流健康评价指标体系,利用随机森林gini指数计算出每个指标的权重,再构建指标相对隶属度函数,最后进行模糊识别综合计算,并将其应用到某市6条主要河流的健康评价中。试验结果表明:编号为1～5的河流评价结果均在[0. 70,0. 85]之间,评价等级为良;编号为6的河流评价结果在0. 70以下,评价等级为差,说明本文方法的评价结果与实际河流评价情况基本一致。因此,本文提出的随机森林与模糊识别耦合方法合理、可行,不仅科学合理地确定了河流健康评价指标的权重,也提高了模型评价的准确性。

论文目录

• 1 概况
• 2 改进的模糊识别健康评价方法
•   2.1 数据的预处理
•   2.2 随机森林 （Gini指数） 确立指标权重
•   2.3 改进的模糊综合评价模型
• 3 实验分析
• 4 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 王亦斌,孙涛,陈谌

关键词: 河流健康评价,相对隶属度,随机森林,模糊识别

来源: 江苏水利 2019年05期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,工程科技Ⅰ辑

专业: 环境科学与资源利用,水利水电工程

单位: 南水北调东线江苏水源有限责任公司,南京工业大学电气工程与控制科学学院

基金: 国家自然科学基金青年基金项目(11801267),国家重点研发计划项目(2017YFC1502603)

分类号: X824;TV213.4

DOI: 10.16310/j.cnki.jssl.2019.05.007

页码: 25-29

总页数: 5

文件大小: 216K

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