生态环境空间管控中自动研判算法研究

• 作者: 刘敏 曹卓洋 上海市大数据中心
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 生态环境空间管控 分类算法 决策树 随机森林
• 年，卷（期）: 2024,（21）
• 所属期刊栏目: 创新·管理
• 页码范围: 164-167
• 页数: 4页
• 语种: 中文
• DOI: 10.15913/j.cnki.kjycx.2023.21.048

摘要

建设项目空间准入判断是生态环境空间管控的一项基础任务，目的是根据项目特征和建设地址所属空间管控单元判断是否许可或暂缓建设。利用建设项目环评审批结果作为自然样本进行决策树监督分类可以实现辅助判断，但自然样本有特征分离度不够、空间覆盖不全等问题，在面对公众咨询等随机查询场景时会导致算法失效。提出动态优化样本集方法，根据空间管控单元和管控要求编制核样本进入训练集，通过SMOTE(Synthetic Minority Oversampling Technique，合成少数类过采样技术)算法对不平衡数据集进行预处理，运用随机森林集成算法提高分类泛化能力和运行效率。实验结果表明，采样优化后的随机森林算法有较高的判断准确率。