基于TabNet的森林覆盖类型预测方法

董国卿; 王平; 夏凌云

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基于TabNet的森林覆盖类型预测方法

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森林覆盖类型的分类识别对于研究森林资源变化、合理利用森林资源具有重要意义,构建准确、鲁棒的分类模型是此类研究的关键。采用TabNet构建预训练模型对输入特征进行重构,然后使用重构后的特征表征训练TabNet分类器,最后与LightGBM模型进行集成,提升了模型效果。实验显示该模型的分类性能最高,准确率达到97.95%,提出的模型具有良好的可解释性,对筛选森林覆盖类型影响因素有着指导意义。

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来源
《微型电脑应用》 |2023年第9期|129-133|共5页
作者
董国卿; 王平; 夏凌云;
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作者单位

中国石油大学(华东);

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
森林覆盖类型; TabNet模型; LightGBM模型; 分类模型;

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