基于DT机器学习模型的典型树种生长预测方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于DT机器学习模型的典型树种生长预测方法及系统，包括：收集输电线路走廊区域典型树种的历史生长数据和树种生长相关数据；对数据进行特征筛选与提取，构建输电线路走廊区域环境的数学模型；构建决策树预测模型，进行树种生长初步预测；使用模型堆叠结合机器学习模型，进行树种生长预测。决策树模型能够有效地处理复杂的数据集，并从中提取出与树种生长密切相关的特征。通过训练和优化模型，可以实现对树种生长趋势的精确预测，提高预测的准确性。有助于降低维护成本，提高经济效益。通过准确的树种生长预测和科学的维护管理，可以保护输电线路走廊内的生态环境。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及环境科学，具体为基于dt机器学习模型的典型树种生长预测方法及系统。

技术介绍

1、在现代输电线路的管理和维护中，树木的生长情况对输电线路的安全运行具有重要影响。传统的树木生长预测方法主要依赖于现场观测和历史数据的简单回归分析。这些方法通常仅考虑单一或少数几个环境因素，如温度、降雨量等，对复杂多变的自然环境中的树木生长规律把握不足。同时，这些方法往往无法动态调整和更新，难以应对环境变化和新的生长模式。近年来，随着机器学习和大数据技术的快速发展，基于数据驱动的方法逐渐应用于树木生长预测领域。特别是决策树(dt)模型及其衍生的集成学习方法(如随机森林、梯度提升树等)，在处理复杂的非线性关系和多维数据方面展现出显著优势。

2、现有技术中的这些问题主要表现在以下几个方面：特征选择和提取不足，无法充分利用多源数据，模型对环境变化的适应性差。传统的特征选择方法可能忽略了某些重要的交互特征，导致模型预测精度不高。其次，大多数模型无法充分利用多源数据，尤其是在处理高维数据和特征交互时，容易出现过拟合或欠拟合现象。此外，现有的模型在应对环境变化和新数本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于DT机器学习模型的典型树种生长预测方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的基于DT机器学习模型的典型树种生长预测方法，其特征在于：所述收集输电线路走廊区域典型树种的历史生长数据和树种生长相关数据包括，收集与目标树种生长相关的数据，包括树高、胸径、冠幅、生物量，以及影响树种生长的环境因素，包括温度、降雨量、土壤类型、土壤湿度、光照强度；

3.如权利要求2所述的基于DT机器学习模型的典型树种生长预测方法，其特征在于：所述特征筛选与提取包括，采用信息增益和集成学习方法来选择特征；计算数据集D的信息熵，公式表示为：

4.如权利要求3所述的基于D...

【技术特征摘要】

1.基于dt机器学习模型的典型树种生长预测方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的基于dt机器学习模型的典型树种生长预测方法，其特征在于：所述收集输电线路走廊区域典型树种的历史生长数据和树种生长相关数据包括，收集与目标树种生长相关的数据，包括树高、胸径、冠幅、生物量，以及影响树种生长的环境因素，包括温度、降雨量、土壤类型、土壤湿度、光照强度；

3.如权利要求2所述的基于dt机器学习模型的典型树种生长预测方法，其特征在于：所述特征筛选与提取包括，采用信息增益和集成学习方法来选择特征；计算数据集d的信息熵，公式表示为：

4.如权利要求3所述的基于dt机器学习模型的典型树种生长预测方法，其特征在于：所述构建输电线路走廊区域环境的数学模型包括，综合考虑气候、土壤、地形环境因子结合现有的环境动态模拟建立数学模型；

5.如权利要求4所述的基于dt机器学习模型的典型树种生长预测方法，其特征在于：所述构建决策树预测模型包括，进行决策树初始化，根据改良加权信息增益和改良交互信息增益选择重要特...

【专利技术属性】
技术研发人员：邓凯锋，罗祥，余永瑞，张伟，
申请(专利权)人：贵州电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：