為準(zhǔn)確反映邊坡滲壓與影響因素之間復(fù)雜的非線性關(guān)系,提高滲壓預(yù)測(cè)的精度及穩(wěn)定性,將隨機(jī)森林（random forest,RF）算法引入到邊坡滲壓預(yù)測(cè)中。通過分析影響邊坡滲壓的主要因素,選取水位因子、降雨因子、時(shí)效因子作為模型輸入變量,分析袋外（out-ofbag,OOB）數(shù)據(jù)誤差,確定參數(shù)的最優(yōu)組合,構(gòu)建一種基于RF算法的邊坡滲壓預(yù)測(cè)模型。對(duì)某渠道邊坡的滲壓實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析預(yù)測(cè),并與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（back propagation neural network,BPNN）模型及逐步回歸模型進(jìn)行對(duì)比。結(jié)果表明,所建RF模型精度高,穩(wěn)定性好,能夠更有效地進(jìn)行滲壓預(yù)測(cè)。 

【文章來源】：水利科技與經(jīng)濟(jì). 2020,26(05)

【文章頁(yè)數(shù)】：6 頁(yè)

【部分圖文】：

RF中單個(gè)決策樹訓(xùn)練過程

隨機(jī)森林是由經(jīng)過相同訓(xùn)練得到的數(shù)量為N的決策樹組合而成的。在處理回歸問題時(shí)，對(duì)取得的所有預(yù)測(cè)值經(jīng)過權(quán)重計(jì)算取得相應(yīng)的平均值，進(jìn)而獲得最終的預(yù)測(cè)結(jié)果;在處理分類問題時(shí)，由所有決策樹的輸出結(jié)果投票得到最終的預(yù)測(cè)結(jié)果。其具體算法流程圖見圖2。2 基于RF算法的邊坡滲壓預(yù)測(cè)模型設(shè)計(jì)

理論上，可以通過OOB估計(jì)來選取最佳的N和m數(shù)值組合。但是在具體實(shí)踐中，往往是設(shè)定N值或m值，之后對(duì)另一個(gè)參數(shù)進(jìn)行適應(yīng)性調(diào)整[24]。依照該方法，選定數(shù)值，改變決策樹的數(shù)量，進(jìn)而觀測(cè)OOB誤差隨之出現(xiàn)的變化，具體見圖3。由圖3可看出，當(dāng)N等于450時(shí)誤差很小且整體變化趨于穩(wěn)定，故取N=450。然后固定N=450，考察OOB誤差隨變量選擇個(gè)數(shù)m的變化情況，見圖4。由圖4可以看出，m=4時(shí)誤差最小。綜合上述分析，最終選定模型的最優(yōu)參數(shù)組合為N=450,m=4。圖4 OOB誤差隨變量選擇個(gè)數(shù)m變化情況

【參考文獻(xiàn)】：
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博士論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：3028703