| 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 |
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| 引用本文： | 王全喜,孙鹏举,刘学录,李尚泽,高建存.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[J].水土保持通报,2018,38(5):341-346. |
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| 作者姓名： | 王全喜 孙鹏举 刘学录 李尚泽 高建存 |
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| 作者单位： | 甘肃农业大学 管理学院, 甘肃 兰州 730070,甘肃农业大学 资源与环境学院, 甘肃 兰州 730070;甘肃省国土资源规划研究院, 甘肃 兰州 730000,甘肃农业大学 资源与环境学院, 甘肃 兰州 730070,甘肃农业大学 资源与环境学院, 甘肃 兰州 730070,中国地质大学(武汉) 公共管理学院, 湖北 武汉 430074 |
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| 基金项目： | 甘肃省自然基金项目“生态脆弱区的土地利用与生态安全研究”（GSAN-ZL-2015-045） |
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| 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4.515×10~5,4.513×10~5,4.512×10~5 hm~2,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。
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| 关 键 词： | 耕地面积 随机森林算法 预测 庆阳市 |
| 收稿时间： | 2018/4/3 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2018/4/17 0:00:00 |
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