[发明专利]一种土壤酸化驱动力的识别方法、系统和装置在审
| 申请号： | 201810120651.2 | 申请日： | 2018-02-07 |
| 公开（公告）号： | CN108446433A | 公开（公告）日： | 2018-08-24 |
| 发明（设计）人： | 王琦;李芳柏;刘建锋;于焕云;孙蔚旻;郝冬梅 | 申请（专利权）人： | 广东省生态环境技术研究所 |
| 主分类号： | G06F17/50 | 分类号： | G06F17/50 |
| 代理公司： | 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205 | 代理人： | 胡辉 |
| 地址： | 510650 *** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种土壤酸化驱动力的识别方法、系统和装置，该方法包括以下步骤：获取研究区域内土壤酸化的驱动因子的数据和研究区域内的土壤酸化数据；以所述土壤酸化数据作为因变量，以驱动因子作为自变量，对随机森林模型进行训练；根据得到的随机森林模型，使用随机森林模型的袋外数据误差计算自变量的贡献率。本发明利用了随机森林模型袋外数据误差法来计算污染源的贡献率，可以在存在大量的数据缺失的情况下保持较高的精准度；随机森林模型袋外数据误差法实现简单，可以处理高维的输入驱动因子变量，并确定驱动因子变量的重要性，并且所创建的随机森林模型适用性强。本发明可以广泛应用于环境建模技术领域。 | ||
| 搜索关键词： | 随机森林 土壤酸化 数据误差 自变量 研究区域 因子变量 贡献率 驱动力 驱动 模型适用性 环境建模 输入驱动 数据缺失 精准度 因变量 高维 污染源 创建 应用 | ||
【主权项】：
1.一种土壤酸化驱动力的识别方法，其特征在于：包括以下步骤：获取研究区域内土壤酸化的驱动因子的数据和研究区域内的土壤酸化数据；以所述土壤酸化数据作为因变量，以驱动因子作为自变量，对随机森林模型进行训练；根据得到的随机森林模型，使用随机森林模型的袋外数据误差计算自变量的贡献率。
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