基于随机森林算法的耕地面积预测及影响因素重要性分析——以甘肃省庆阳市为例

• 作者: 刘学录 孙鹏举 李尚泽 王全喜 高建存
• 来源期刊: 水土保持通报
• 学科: 经济
• 关键词: 耕地面积 随机森林算法 预测 庆阳市
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 水保监测与应用技术
• 页码范围: 341-346
• 页数: 6页
• 分类号: F301.24
• 字数: 5590字
• 语种: 中文

摘要

[目的]分析耕地面积变化影响因素的重要性,以便科学预测耕地资源数量,为保护耕地资源服务.[方法]以属于黄土高原地区的甘肃省庆阳市为例,尝试采用随机森林算法构建耕地面积预测模型,与BP神经网络模型的预测结果进行对比,并对耕地面积变化影响因素重要性进行排序.[结果]随机森林算法预测结果的相对误差和均方根误差均小于BP神经网络的,预测精度高,结果稳定.它预测出2020,2025,2030年的耕地面积分别为4.515×105,4.513×10 5,4.512×105 hm2,呈现减少的趋势;主要影响因素重要程度排序为:农业机械总动力＞农业人口＞地区生产总值＞固定资产投资额.[结论]随机森林算法适合于耕地面积预测,且能够测度耕地面积变化影响因素的重要程度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙鹏举	甘肃农业大学资源与环境学院	31	309	10.0	16.0
3	刘学录	甘肃农业大学资源与环境学院	179	1577	22.0	31.0
6	王全喜	甘肃农业大学管理学院	8	5	2.0	2.0
7	李尚泽	甘肃农业大学资源与环境学院	2	4	2.0	2.0