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申请/专利权人：四川省自然资源科学研究院(四川省生产力促进中心)
摘要：本发明公开了一种基于机器学习的河岸带生态修复效果预测方法及系统，涉及生态修复效果预测技术领域。该一种基于机器学习的河岸带生态修复效果预测方法，包括以下步骤：收集河岸带的生态信息数据，对河岸带的生态信息数据进行预处理，使用主成分分析方法对预处理后的生态信息数据进行特征提取，使用历史生态信息数据对线性回归模型进行训练，使用训练完成的线性回归模型对河岸带生态修复效果进行预测。本发明通过输入生态信息特征数据进入训练完成的线性回归模型，从而使用训练时学习到的线性关系预测生态修复效果，进而实现了对生态修复效果的实时监控，解决了现有技术中存在生态修复效果监控不够及时的问题。
主权项：1.一种基于机器学习的河岸带生态修复效果预测方法，其特征在于，包括以下步骤：收集河岸带的生态信息数据，并划分为河岸带的生态信息数据集，为对河岸带的生态信息数据进行预处理，得到预处理后的生态信息数据；识别对河岸带生态修复效果具有潜在影响的特征，使用主成分分析方法对预处理后的生态信息数据进行特征提取；选择线性回归模型并根据数据库中得到的历史生态信息数据对线性回归模型进行训练，通过交叉验证方法对线性回归模型进行验证，通过验证结果对线性回归模型进行调参，得到训练完成的线性回归模型；使用训练完成的线性回归模型对河岸带生态修复效果进行预测，得到生态修复效果的预测结果，并对生态修复效果的预测结果进行综合分析得到生态修复效果评估系数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 四川省自然资源科学研究院(四川省生产力促进中心) 一种基于机器学习的河岸带生态修复效果预测方法及系统
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