本发明公开了一种基于地统计加权随机森林的地球化学变量空间预测方法，包括以下步骤：S1、获取训练随机森林模型所需的训练数据，训练数据包括输入变量和模型输出变量，输入变量包括地质要素和遥感要素，模型输出变量为已知地球化学元素含量观测数据；S2、根据输入变量与已知地球化学元素含量观测数据之间的相关系数及输入变量之间的相关性筛选输入变量作为预测因子，将已知地球化学元素含量观测数据与预测因子作为训练样本；S3、基于训练样本训练随机森林模型，并采用训练好的随机森林模型对待预测位置的地球化学元素含量进行预测。本发明应用时同时考虑地学现象的空间相关性和异质性，能提升预测精度。
声明：
“基于地统计加权随机森林的地球化学变量空间预测方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)
803
编辑：管理员
来源：北方有色网
咨询细节
