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申请/专利权人：中国林业科学研究院资源信息研究所;祁连山国家公园青海服务保障中心
摘要：一种基于集成学习的树木最大冠幅处高度模拟预测方法，属于三维表型参数拟合技术领域。模型构建所需数据采集，基模型选择，按照回归拟合常用模型选择3类11种机器学习模型作为基模型，基模型优化与拟合，为了提高模拟精度，对基模型引入网格搜索交叉验证，进行超参数调优，并进行数据清洗、特征缩放操作，提高模型效果，集成模型构建与拟合，选择目前常用的5种集成学习方法，对11种基模型按照排列组合的方式进行组合，每种集成学习方法分别对每个组合进行集成训练，计算评价指标，结果对比与最优模型选择，对比所有基模型和集成学习组合模型的拟合结果，对比评价指标，筛选最优的拟合模型。
主权项：1.一种基于集成学习的树木最大冠幅处高度模拟预测方法，其特征在于，含有以下步骤：步骤1、模型构建所需数据采集，包括每株树的位置X、Y、Z、树高、胸径、单一方向最大冠幅处高度东、西、南、北、单一方向冠幅东、西、南、北，计算得到单一方向的垂直空间结构参数、水平空间结构参数东、西、南、北，步骤2、基模型选择，按照回归拟合常用模型选择3类11种机器学习模型作为基模型，1基于树模型:决策树、随机森林、梯度提升、自适应增强，2梯度提升树变种模型:极端梯度提升、轻量梯度提升机、梯度提升决策树，3线性模型:支持向量机、岭回归、套索算法、弹性网络回归，步骤3、基模型优化与拟合，为了提高模拟精度，对基模型引入网格搜索交叉验证，进行超参数调优，并进行数据清洗、特征缩放操作，提高模型效果，计算评价指标，步骤4、集成模型构建与拟合，选择目前常用的5种集成学习方法:装袋、提升、投票、堆叠及混合，对11种基模型按照排列组合的方式进行组合，每种集成学习方法分别对每个组合进行集成训练，计算评价指标，步骤5、结果对比与最优模型选择，对比所有基模型和集成学习组合模型的拟合结果，对比评价指标，筛选最优的拟合模型。
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百度查询： 中国林业科学研究院资源信息研究所 祁连山国家公园青海服务保障中心 一种基于集成学习的树木最大冠幅处高度模拟预测方法
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