【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及水资源管理和水文预测领域，涉及一种基于改进深度森林模型径流预测方法。
技术介绍
1、在水资源管理和生态环境保护领域，准确预测径流变化对于合理规划水资源利用和防洪减灾具有重要意义。传统的径流预测方法主要依赖于物理模型，但这些物理模型通常需要大量的参数和复杂的计算过程，并且对于复杂地貌和气象条件的预测效果不佳。因此，基于机器学习的径流预测方法成为研究的热点之一。
2、近年来，随着机器学习算法的快速发展，使用机器学习模型进行径流预测逐渐得到了广泛应用。其中，常用的机器学习模型包括xgboost、rf、gbdt和adaboost等。这些模型通过对历史径流数据和相关气象要素进行学习，可以捕捉到数据中的非线性关系和复杂的时空特征，从而提高径流预测的准确性。
3、然而，单个机器学习模型在径流预测中存在一些局限性。首先，不同模型具有不同的优势和劣势，单一模型往往难以充分利用数据的信息。其次，机器学习模型通常需要调整参数，而传统的静态参数调整方法往往无法充分考虑到数据的变化和模型之间的相关性。
技术实现思路
1、针对单一模型往往难以充分利用数据信息的问题，本专利技术提供一种将xgboost、rf、gbdt和adaboost等模型作为子模型组合起来使用的基于改进深度森林模型径流预测方法。
2、本专利技术解决其技术问题所采用的方案是：一种基于改进深度森林模型径流预测方法，包括以下步骤：
3、步骤一、收集径流相关数据，并将相关数据分为训练集和测
4、步骤二、构建深度森林模型，对xgboost、随机森林rf、梯度提升决策树gbdt和adaboost四个子模型进行训练，并根据子模型表现进行赋权，通过四个子模型完成构建深度森林模型；
5、步骤三、引入正则化方法，防止深度森林模型过拟合训练数据，提高深度森林模型的泛化能力和稳定性；
6、步骤四、利用训练集数据进行深度森林模型训练，训练后的深度森林模型利用测试集数据进行预测，确保深度森林模型预测效果准确；
7、步骤五、评估深度森林模型的预测效果，根据评估结果，判断深度森林模型预测效果准确，或是对深度森林模型作进一步优化或调整。
8、其中，步骤一进行径流数据搜集并将径流数据按照8：2的比例划分为训练集和测试集。
9、其中，步骤二所述的子模型包括xgboost、随机森林(rf)、梯度提升决策树(gbdt)和adaboost子模型，通过训练集的径流数据对上述子模型进行训练，确保径流数据训练集的特征和标签之间的对应关系正确。
10、其中，xgboost模型训练过程包括：
11、a1、建立xgboost模型的集成模型，其表达公式如下
12、
13、式中：为第t轮的模型预测结果，k表示模型所包含树的量，fk为模型中所包含的第k棵决策树所对应的结构q与叶子权重ω的数量相关关系，xi是模型中第i棵决策树所代表的特征，f是模型所包含决策树所在的空间；
14、a2、建立目标函数公式，所述公式如下
15、
16、
17、式中：为训练误差，t表示子叶的数量，γ为惩罚力度，ω为叶子权重；
18、a3、利用正则化对xgboost模型的算法进行迭代更新目标函数，以此减少来自局部的最优解，避免xgboost模型出现过拟合现象；
19、所述通过正则化进行迭代更新后的目标函数为：
20、
21、a4、对目标函数公式(4)进行二阶泰勒展开寻求目标函数，其在f＝0处进行展开为
22、
23、a5、将公式(5)对损失函数求和，得到目标函数为
24、
25、a6、通过上述步骤将设定的目标函数转换为一元二次方程，
26、
27、
28、对现有变换后的目标函数进行寻找最优的ω值和函数值。
29、所述rf随机森林模型训练过程包括：
30、选取径流数据训练集中n个训练用例(样本)，其对应的特征数目m，利用上述n个训练用例和对应的特征数目m进行随机森林模型的构建，其过程如下:
31、b1、从特征数目m选取特征数目m输入，用于确定决策树上一个节点的决策结果，其中m应远小于m；
32、b2、从n个训练用例中以有放回抽样的方式取样n次形成一个训练集合，并用未抽到的训练用例作预测，用于评估随机森林模型的误差；
33、b3、对于每一个节点，随机选择m个特征，决策树上每个节点的决定都是基于这些特征确定的，根据m个特征，计算其最佳的分裂方式；
34、b4、每棵决策树完整成长而不剪枝，并采用构建正常树状分类器的决策树；
35、b5、重复步骤b1-b4构建另外一棵决策树，直到达到预定数目的决策树为止，即完成随机森林模型的构建。
36、将径流数据训练集作为该模型的训练数据，所述gbdt模型训练过程包括：
37、c1、初始化模型：将初始预测值设置为径流数据训练集的平均值；
38、c2、迭代训练：通过迭代的方式，逐步改进模型的预测能力，所述迭代过程包括：
39、c2-1、计算残差：计算当前模型的预测值与实际值之间的残差；
40、c2-2、训练新的决策树：使用残差作为目标值，训练一个新的决策树模型；
41、c2-3更新模型：将新的决策树模型与之前的模型进行加权组合，得到更新后的模型；
42、c3、重复迭代：重复步骤c2，直到达到预定的迭代次数或模型性能满足要求；
43、c4、得到最终模型：将所有迭代得到的决策树模型进行加权组合，得到最终的gbdt模型。
44、所述adaboost模型训练过程为：
45、首先定义一个弱分类器h(x)，设xi在第t个弱分类器上的权重为n是数据样本的个数，训练该adaboost模型训练的具体步骤如下：
46、d1、初始化训练样本的权重，使其均匀分布，在第1个弱分类器上所有数据点的权重保持一致，即
47、
48、d2、在第t步，创建或选择最小化当前错误率∈的弱分类器，并添加该弱分类器以降低错误率，并计算αt，该αt指第t个弱分类器上的权重
49、
50、定义一个新的弱学习器
51、
52、d3、计算新的数据样本权重
53、d4、循环步骤d2直至收敛；
54、d5、得到
55、
56、为最终模型。
57、进一步，步骤二中根据四种不同子模型在选取训练集交叉验证中的表现对其进行赋权，不同模型预测结果通过权重融合，从而获取最终预测结果。
58、所述赋权步骤包括：
59、s21、对于每个子模型，在训练数据上进行交叉验证，使用kfold方法将训本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于改进深度森林模型径流预测方法，其特征在于，步骤一：收集径流相关数据，并将相关数据分为训练集和测试集；
2.根据权利要求1所述的基于改进深度森林模型径流预测方法，其特征在于，步骤一中搜集径流数据并将径流数据按照8比2的比例划分为训练集和测试集。
3.根据权利要求1所述的基于改进深度森林模型径流预测方法，其特征在于，步骤二所述的子模型包括XGBoos t、随机森林(RF)、梯度提升决策树(GBDT)和Adaboost子模型，通过训练集的径流数据对上述子模型进行训练，确保径流数据训练集的特征和标签之间的对应关系正确，
4.根据权利要求1所述的基于改进深度森林模型径流预测方法，其特征在于，步骤二中根据四种不同子模型在选取训练集交叉验证中的表现对其进行赋权，不同模型预测结果通过权重融合，从而获取最终预测结果，所述赋权步骤包括：
5.根据权利要求1所述的基于改进深度森林模型径流预测方法，其特征在于，步骤二中对四个子模型赋予权重，并通过加权求和来生成最终的预测，具体步骤包括：
6.根据权利要求1所述的基于改进深度森林模型径
7.根据权利要求1所述的基于改进深度森林模型径流预测方法，其特征在于，步骤四中，使用训练集对深度森林模型进行训练，并使用交叉验证进行模型选择和调优，根据需要调整深度森林模型的超参数，和Elas ticNet的alpha参数，所述超参数包括深度和节点数；在模型训练过程中采用串联训练，通过串联多个深度森林模型，从而结合不同模型的优势，进一步提高整体模型的准确性和泛化能力；深度森林模型在不同的数据集或任务上表现不同，通过串联训练融合多个深度森林模型的预测结果，得到更准确的最终预测；在径流预测中，将数据得输入变量和输出变量导入模型中，以此使用子模型进行串联训练，以此来提升模型精度；最后进行模型预测，使用训练好的深度森林模型对新径流数据样本进行预测，将新样本输入到深度森林模型中，得到最终的输出结果。
8.根据权利要求1所述的基于改进深度森林模型径流预测方法，其特征在于，步骤五中对改进后的深度森林模型进行评估，使用均方根误差RMSE,利用绝对平均误差MAE来衡量模型在测试数据上的性能。
...【技术特征摘要】
1.一种基于改进深度森林模型径流预测方法，其特征在于，步骤一：收集径流相关数据，并将相关数据分为训练集和测试集；
2.根据权利要求1所述的基于改进深度森林模型径流预测方法，其特征在于，步骤一中搜集径流数据并将径流数据按照8比2的比例划分为训练集和测试集。
3.根据权利要求1所述的基于改进深度森林模型径流预测方法，其特征在于，步骤二所述的子模型包括xgboos t、随机森林(rf)、梯度提升决策树(gbdt)和adaboost子模型，通过训练集的径流数据对上述子模型进行训练，确保径流数据训练集的特征和标签之间的对应关系正确，
4.根据权利要求1所述的基于改进深度森林模型径流预测方法，其特征在于，步骤二中根据四种不同子模型在选取训练集交叉验证中的表现对其进行赋权，不同模型预测结果通过权重融合，从而获取最终预测结果，所述赋权步骤包括：
5.根据权利要求1所述的基于改进深度森林模型径流预测方法，其特征在于，步骤二中对四个子模型赋予权重，并通过加权求和来生成最终的预测，具体步骤包括：
6.根据权利要求1所述的基于改进深度森林模型径流预测方法，其特征...
【专利技术属性】
技术研发人员：田青青，郭磊，田雨，李泽宣，高航，
申请(专利权)人：华北水利水电大学，
类型：发明
国别省市：
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