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申请/专利权人：南京邮电大学
摘要：本发明公开了一种基于互信息与随机森林的中长期水文预报因子选择方法，包括以下步骤：基于互信息理论，采用最大相关度最小冗余度算法计算预报因子间的信息差和信息熵并用于初选若干项预报因子，得到初选预报因子集，然后通过基于随机森林的递归特征消除法从初选预报因子集中筛选出规定数量的预报因子，作为最终的预报因子筛选结果。本发明预报因子筛选过程合理、预报因子的有效性强以及预报因子集精简，在预报因子的选择过程中，既剔除了冗余因子，又保证了预报因子能有效的反映预报对象复杂的变化机理。
主权项：1.基于互信息与随机森林的中长期水文预报因子选择方法，其特征在于，包括以下步骤：基于互信息理论，采用最大相关度最小冗余度算法计算预报因子间的信息差和信息熵并用于初选若干项预报因子，得到初选预报因子集，然后通过基于随机森林的递归特征消除法从初选预报因子集中筛选出规定数量的预报因子，作为最终的预报因子筛选结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京邮电大学 基于互信息与随机森林的中长期水文预报因子选择方法
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