多数据模型在黄河灌溉地区干旱监测中的应用

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摘 要：集成学习是在多数据模型综合利用的基础上提高模型泛化能力的有效方式，本文在黄河灌溉地区干旱监测的课题框架下讨论了堆叠集成方法的利用，从而优化参数设置。本文通过手机黄河灌区气候数据构建样本数据，利用人工标注方式增加干旱标签，以此为基础进行模型训练。通过构建基于随机森林的堆叠集成模型，调整了决策树数量、候选特征数量和自变量数量，并评估了模型在不同配置下的RMSE水平。（剩余5477字）

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