一种基于投影寻踪与随机森林的湖泊蓝藻水华预测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于投影寻踪与随机森林的湖泊蓝藻水华预测方法，包括选取对湖泊蓝藻水华生长及分布产生影响的指标作为特征因子，并获得指标数据；基于卫星遥感数据，计算单像元蓝藻水华覆盖度指标FCI作为响应变量；利用斯皮尔曼相关性分析法，对各项特征因子进行相关性分析，并选取相关性强的特征因子作为投影寻踪模型指标；利用投影寻踪模型，计算投影寻踪模型指标的最优投影方向向量；根据最优投影方向向量，获得所选相关性强的特征因子的权重，获得耦合特征因子；通过随机森林模型，预测响应变量和耦合特征因子的潜在关联。因此，采用上述方法，能够降低模型复杂度，同时保留原有数据的信息，有助于提高模型的预测能力。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及湖泊生态环境保护，尤其是涉及一种基于投影寻踪与随机森林的湖泊蓝藻水华预测方法。

技术介绍

1、蓝藻是一种光合作用的原核生物，能够通过调节浮力形成水华。该生物能产生肝毒素、神经毒素和细胞毒素等，影响人类及水生生态系统健康。现有对蓝藻水华的治理主要是通过无人机监测或人工巡检等方式对局部区域进行检查，但相应的方式耗时耗力且存在滞后性。在全球气温上升的背景下，湖泊蓝藻水华问题日益严重，对蓝藻水华的管理策略需要从传统的监测保护转向具有针对性的预测防控。

2、随机森林模型是一种常见的用于回归与分类的集成学习算法。该模型可构建多棵决策树并从特征因子中提取信息进行学习预测。为避免信息冗余及降低模型复杂度，在使用随机森林模型前通常会对数据进行预处理并去除相关性较高的特征因子。然而，上述处理方式容易导致模型失去重要信息，影响预测性能，降低模型预测能力。

3、因此，亟需一种湖泊蓝藻水华预测方法，能够保留原特征因子的基本信息，同时解决模型预测能力降低的问题。

技术实现思路

1、本专利技术的目的是本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于投影寻踪与随机森林的湖泊蓝藻水华预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于投影寻踪与随机森林的湖泊蓝藻水华预测方法，其特征在于，步骤S1中的特征因子，包括：

3.根据权利要求1所述的一种基于投影寻踪与随机森林的湖泊蓝藻水华预测方法，其特征在于，步骤S4中，利用投影寻踪模型，并通过灰狼优化算法，获得最优投影方向向量，具体如下：

4.根据权利要求3所述的一种基于投影寻踪与随机森林的湖泊蓝藻水华预测方法，其特征在于，步骤S41中，对所选相关性强的特征因子进行归一化处理，具体如下：

5.根据权利要求4所述的一...

【技术特征摘要】

1.一种基于投影寻踪与随机森林的湖泊蓝藻水华预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于投影寻踪与随机森林的湖泊蓝藻水华预测方法，其特征在于，步骤s1中的特征因子，包括：

3.根据权利要求1所述的一种基于投影寻踪与随机森林的湖泊蓝藻水华预测方法，其特征在于，步骤s4中，利用投影寻踪模型，并通过灰狼优化算法，获得最优投影方向向量，具体如下：

4.根据权利要求3所述的一种基于投影寻踪与随机森林的湖泊蓝藻水华预测方法，其特征在于，步骤s41中，对所选相关性强的特征因子进行归一化处理，具体如下：

5.根据权利要求4所述的一种基于投影寻踪与随机森林的湖泊蓝藻水华预测方法，其特征在于，步骤s42中，构建所选相关性强的特征因子在投影向量上的一维投影z(i)，具体如下：<...

【专利技术属性】
技术研发人员：侯俊，张越，苗令占，吴军，尤国祥，杨梓俊，丁伟，
申请(专利权)人：河海大学，
类型：发明
国别省市：