基于增强回归树的水藻预测分析

佘玉萍; 陈淑清

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基于增强回归树的水藻预测分析

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河流水质的预测分析在保护河流水源和维护河流生态有着重要意义。由于基于多元线性回归没有处理数据缺失值的能力和决策树模型无法有效处理水质多变量的问题等原因,故两者均达不到有效预测水质影响因素的目标。本文采用的增强回归树模型能够处理缺失值和避免过度拟合问题,可以有效地对水质的藻类进行预测分析并得出综合影响测试河流中综合影响7种藻类繁殖的主要因素。实验分析结果表明,采用的增强回归树模型优于多元线性回归模型。

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来源
《长春大学学报》 |2015年第6期|20-23|共4页
作者
佘玉萍; 陈淑清;
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作者单位

莆田学院信息工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算机的应用;
关键词
增强回归树(BRT); 水质; 预测分析;

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