本發(fā)明屬于城市生態(tài)風(fēng)險評估與機(jī)器學(xué)習(xí)交叉，更具體的說涉及一種結(jié)合隨機(jī)森林算法的城市生態(tài)風(fēng)險預(yù)測方法。

背景技術(shù)：

1、城市生態(tài)風(fēng)險預(yù)測是城市規(guī)劃、生態(tài)管理以及可持續(xù)發(fā)展領(lǐng)域的重要課題。傳統(tǒng)的預(yù)測方法主要依賴于統(tǒng)計分析和簡單的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。然而，這些方法在面對復(fù)雜多變的城市生態(tài)系統(tǒng)時，逐漸暴露出諸多局限性。

2、首先，在數(shù)據(jù)整合方面，傳統(tǒng)方法往往難以高效處理多源、高維度的數(shù)據(jù)。城市生態(tài)系統(tǒng)包含了山水林田湖草等自然要素，以及人口、gdp、工業(yè)開發(fā)強(qiáng)度等人類活動數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)具有不同的來源、格式和尺度。傳統(tǒng)方法在處理這些數(shù)據(jù)時，往往需要進(jìn)行大量的預(yù)處理和簡化工作，這可能導(dǎo)致關(guān)鍵信息的丟失，從而影響預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確性。

3、其次，在模型精度方面，傳統(tǒng)統(tǒng)計方法如多元回歸分析，對非線性關(guān)系和復(fù)雜交互作用的捕捉能力較弱。而單一的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，如決策樹，雖然在一定程度上能夠處理非線性關(guān)系，但易受噪聲數(shù)據(jù)的干擾，泛化性能較差。這導(dǎo)致傳統(tǒng)方法在預(yù)測城市生態(tài)風(fēng)險時，往往無法準(zhǔn)確反映生態(tài)系統(tǒng)的真實(shí)狀態(tài)和未來趨勢。

4、最后，在動態(tài)預(yù)測能力方面，現(xiàn)有方法普遍缺乏對時間序列數(shù)據(jù)的有效擬合和未來趨勢的準(zhǔn)確預(yù)測。城市生態(tài)系統(tǒng)是一個動態(tài)變化的系統(tǒng)，各種生態(tài)要素和人類活動都在不斷發(fā)生變化。然而，傳統(tǒng)方法往往只能基于靜態(tài)的數(shù)據(jù)快照進(jìn)行分析，無法有效模擬多要素之間的動態(tài)相互作用，從而無法為城市規(guī)劃和生態(tài)管理提供實(shí)時、動態(tài)的預(yù)測支持。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明提出了一種結(jié)合隨機(jī)森林算法的城市生態(tài)風(fēng)險預(yù)測方法，旨在融合大數(shù)據(jù)分析與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對城市生態(tài)風(fēng)險的高精度預(yù)測和動態(tài)評估，以適應(yīng)復(fù)雜多變的城市生態(tài)系統(tǒng)。

2、為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明是采用以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)的：所述的方法包括：

3、通過數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊對多源城市數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化與空間對齊，構(gòu)建包含自然因子和人類活動要素的特征集；

4、采用多元回歸分析篩選與生態(tài)響應(yīng)顯著相關(guān)的核心變量，結(jié)合arima模型預(yù)測要素變化趨勢；

5、利用bagging策略構(gòu)建隨機(jī)森林模型，通過特征重要性評估優(yōu)化輸入變量集，采用網(wǎng)格搜索與交叉驗(yàn)證調(diào)整決策樹數(shù)量及深度參數(shù)；

6、將實(shí)時數(shù)據(jù)輸入優(yōu)化模型生成風(fēng)險等級分布圖，基于空間自相關(guān)分析和密度聚類識別風(fēng)險熱點(diǎn)，通過gis可視化平臺輸出決策支持方案。

7、在一個方案中，所述數(shù)據(jù)預(yù)處理包括：對遙感影像數(shù)據(jù)進(jìn)行輻射校正與大氣校正，將社會經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計數(shù)據(jù)按人口密度權(quán)重進(jìn)行空間降尺度分配，統(tǒng)一地理坐標(biāo)系為cgcs2000，缺失值采用knn算法補(bǔ)全。

8、在一個方案中，所述多元回歸分析中，采用方差膨脹因子vif>10作為多重共線性剔除標(biāo)準(zhǔn)，回歸系數(shù)通過bonferroni校正后保留p<0.01的顯著變量。

9、在一個方案中，所述arima模型采用adf檢驗(yàn)確定差分階數(shù)d，通過偏自相關(guān)圖截尾性判定自回歸階數(shù)p，利用貝葉斯信息準(zhǔn)則bic選擇最優(yōu)(q,p,d)參數(shù)組合。

10、在一個方案中，所述特征重要性評估采用置換重要性算法，對每個特征進(jìn)行100次隨機(jī)擾動，計算模型精度下降幅度的加權(quán)平均值作為重要性評分。

11、在一個方案中，所述網(wǎng)格搜索設(shè)定決策樹數(shù)量范圍為200,800且步長50，最大深度范圍為8,15，最小葉子節(jié)點(diǎn)樣本數(shù)設(shè)置為總樣本量的0.5%。

12、在一個方案中，所述gis可視化平臺集成arcgis?engine組件，風(fēng)險等級分布圖采用克里金插值生成等值面，疊加openstreetmap底圖并支持三維地形透視渲染。

13、在一個方案中，所述決策支持方案包含風(fēng)險擴(kuò)散模擬模塊，采用元胞自動機(jī)模型設(shè)定工業(yè)用地擴(kuò)張、植被覆蓋衰減的轉(zhuǎn)移規(guī)則，結(jié)合蒙特卡洛方法生成風(fēng)險概率云圖。

14、本發(fā)明有益效果：

15、1.本發(fā)明采用標(biāo)準(zhǔn)化與空間對齊的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法，有效克服了傳統(tǒng)方法在處理多源、高維度數(shù)據(jù)時的困難。人類活動要素和自然因子之間的關(guān)聯(lián)性更加清晰，極大的提高了模型預(yù)測的精度。

16、2.通過多元回歸分析篩選與生態(tài)響應(yīng)顯著相關(guān)的核心變量，以及結(jié)合arima模型預(yù)測環(huán)境要素變化趨勢，既捕獲了數(shù)據(jù)的線性關(guān)系，又考慮了時間序列的影響，為風(fēng)險預(yù)測提供了更全面且準(zhǔn)確的輸入?yún)?shù)。

17、3.本發(fā)明采用隨機(jī)森林模型和bagging策略，延伸了單個決策樹模型的能力，顯著提高了模型精度和穩(wěn)定性，抵御了噪聲數(shù)據(jù)的侵?jǐn)_，提高了模型的泛化性能。

18、4.基于空間自相關(guān)分析和密度聚類識別風(fēng)險熱點(diǎn)，可以直觀地反映出城市中風(fēng)險較高的區(qū)域，并通過gis可視化平臺實(shí)現(xiàn)風(fēng)險等級分布的可視化，大大方便了決策者對風(fēng)險地區(qū)的識別和調(diào)控。

19、5.本發(fā)明生成的決策支持方案包含風(fēng)險擴(kuò)散模擬模塊，可以用于預(yù)測未來的風(fēng)險分布，為決策者提供科學(xué)決策的依據(jù)，具有很高的實(shí)用價值。

20、綜上，本發(fā)明將統(tǒng)計學(xué)方法和機(jī)器學(xué)習(xí)算法相結(jié)合，充分利用了各種數(shù)據(jù)和模型的優(yōu)勢，有效提高了城市生態(tài)風(fēng)險預(yù)測的精度和實(shí)時性，對城市規(guī)劃和生態(tài)管理具有廣泛的應(yīng)用前景。

技術(shù)特征：

1.一種結(jié)合隨機(jī)森林算法的城市生態(tài)風(fēng)險預(yù)測方法，其特征在于：所述的方法包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種結(jié)合隨機(jī)森林算法的城市生態(tài)風(fēng)險預(yù)測方法，其特征在于：所述數(shù)據(jù)預(yù)處理包括：對遙感影像數(shù)據(jù)進(jìn)行輻射校正與大氣校正，將社會經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計數(shù)據(jù)按人口密度權(quán)重進(jìn)行空間降尺度分配，統(tǒng)一地理坐標(biāo)系為cgcs2000，缺失值采用knn算法補(bǔ)全。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種結(jié)合隨機(jī)森林算法的城市生態(tài)風(fēng)險預(yù)測方法，其特征在于：所述多元回歸分析中，采用方差膨脹因子vif>10作為多重共線性剔除標(biāo)準(zhǔn)，回歸系數(shù)通過bonferroni校正后保留p<0.01的顯著變量。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種結(jié)合隨機(jī)森林算法的城市生態(tài)風(fēng)險預(yù)測方法，其特征在于：所述arima模型采用adf檢驗(yàn)確定差分階數(shù)d，通過偏自相關(guān)圖截尾性判定自回歸階數(shù)p，利用貝葉斯信息準(zhǔn)則bic選擇最優(yōu)(q,p,d)參數(shù)組合。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種結(jié)合隨機(jī)森林算法的城市生態(tài)風(fēng)險預(yù)測方法，其特征在于：所述特征重要性評估采用置換重要性算法，對每個特征進(jìn)行100次隨機(jī)擾動，計算模型精度下降幅度的加權(quán)平均值作為重要性評分。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種結(jié)合隨機(jī)森林算法的城市生態(tài)風(fēng)險預(yù)測方法，其特征在于：所述網(wǎng)格搜索設(shè)定決策樹數(shù)量范圍為200,800且步長50，最大深度范圍為8,15，最小葉子節(jié)點(diǎn)樣本數(shù)設(shè)置為總樣本量的0.5%。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種結(jié)合隨機(jī)森林算法的城市生態(tài)風(fēng)險預(yù)測方法，其特征在于：所述gis可視化平臺集成arcgis?engine組件，風(fēng)險等級分布圖采用克里金插值生成等值面，疊加openstreetmap底圖并支持三維地形透視渲染。

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種結(jié)合隨機(jī)森林算法的城市生態(tài)風(fēng)險預(yù)測方法，其特征在于：所述決策支持方案包含風(fēng)險擴(kuò)散模擬模塊，采用元胞自動機(jī)模型設(shè)定工業(yè)用地擴(kuò)張、植被覆蓋衰減的轉(zhuǎn)移規(guī)則，結(jié)合蒙特卡洛方法生成風(fēng)險概率云圖。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明提供了一種結(jié)合隨機(jī)森林算法的城市生態(tài)風(fēng)險預(yù)測方法，屬于城市生態(tài)風(fēng)險評估與機(jī)器學(xué)習(xí)交叉技術(shù)領(lǐng)域。數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊對多源城市數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化與空間對齊，構(gòu)建了包含自然因子和人類活動要素的特征集。利用多元回歸和ARIMA模型篩選與生態(tài)響應(yīng)顯著相關(guān)的核心變量并預(yù)測其變化趨勢。通過Bagging策略構(gòu)建隨機(jī)森林模型，并根據(jù)特征重要性優(yōu)化輸入變量，通過網(wǎng)格搜索與交叉驗(yàn)證調(diào)整模型參數(shù)。模型能將實(shí)時數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為風(fēng)險等級分布圖，利用GIS可視化平臺為決策支持提供可視化方案。本發(fā)明將統(tǒng)計學(xué)方法和機(jī)器學(xué)習(xí)算法相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了高準(zhǔn)確度的城市生態(tài)風(fēng)險預(yù)測，對城市規(guī)劃和生態(tài)管理具有重要價值。

技術(shù)研發(fā)人員：曹靜,朱彥鵬
受保護(hù)的技術(shù)使用者：中國環(huán)境科學(xué)研究院
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/5/15