摘要
为解决各类数据预测方法复杂的问题,探讨不同预测模型的适用性,基于66个气象站数据和对应的经度、纬度、海拔数据,利用R软件采用支持向量回归(SVR)、随机森林回归(RFR)以及增强回归树(BRT)3种预测的常用机器学习算法建立回归模型,多个角度出发分别利用模型回归结果图和Adjusted-R^(2)、RMSE及RPD值进行模型回归分析评定对比并比较不同模型的预测效能,得到最优的机器学习回归模型。多种算法的预测结果对比可知,RFR算法得到的回归预测结果中,Adjusted-R^(2)值高达0.92,RMSE值为32.35,RPD值达到了3.61;最终确定基于RFR算法的回归模型能够较好地对降雨量数据进行预测,并能够为进一步深切探讨回归分析的相关算法提供必要的参考.
出处
《农业与技术》
2022年第23期102-105,共4页
Agriculture and Technology
