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基于增强回归树的水藻预测分析
基于增强回归树的水藻预测分析
作者:
佘玉萍
陈淑清
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
增强回归树(BRT)
水质
预测分析
摘要:
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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文献信息
篇名
基于增强回归树的水藻预测分析
来源期刊
长春大学学报
学科
工学
关键词
增强回归树(BRT)
水质
预测分析
年,卷(期)
2015,(6)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
20-23
页数
4页
分类号
TP39
字数
语种
DOI
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
陈淑清
莆田学院信息工程学院
9
17
3.0
4.0
2
佘玉萍
莆田学院信息工程学院
15
29
4.0
5.0
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参考文献(0)
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研究主题发展历程
节点文献
增强回归树(BRT)
水质
预测分析
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
长春大学学报
主办单位:
长春大学
出版周期:
月刊
ISSN:
1009-3907
CN:
22-1283/G4
开本:
大16开
出版地:
长春市卫星路6543号
邮发代号:
创刊时间:
1991
语种:
chi
出版文献量(篇)
7993
总下载数(次)
10
总被引数(次)
29899
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