[發明專利]一種基于決策回歸算法的坡面產流產沙閾值確定方法

在審

• 申請號: 202110828165.8
• 申請日: 2021-07-22
• 公開（公告）號: CN113468821A
• 公開（公告）日: 2021-10-01
• 發明（設計）人: 呂錫芝;張秋芬;李依哲;秦天玲;薦圣淇;王慧亮;劉姍姍
• 申請（專利權）人: 鄭州大學
• 主分類號: G06F30/27
• 分類號: G06F30/27;G06K9/62;G06Q50/26
• 代理公司: 成都正華專利代理事務所(普通合伙) 51229
• 代理人: 李蕊

本發明公開了一種基于決策回歸算法的坡面產流產沙閾值確定方法，屬于水土流失調控技術領域，該方法包括：通過試驗場的坡面產流產沙實驗獲得坡面產流產沙數據集；將得到的坡面產流產沙數據集進行預處理，得到待用數據集；將所述待用數據集進行決策回歸算法處理，得到二叉樹樹狀模型結果；根據樹狀模型結果的最大值和最小值得到坡面產流產沙的閾值。本發明解決了對試驗場采集到的坡面產流產沙數據集進行預處理且根據預處理結果建立二叉樹樹狀模型，得到坡面產流產沙閾值的問題，在大量數據中尋找敏感參數，依據敏感參數建立二叉樹樹狀模型；隨著各地建立數據采集的試驗場，數據越來越多，利用大數據技術可以更有效地挖掘海量數據中的信息。

技術領域

本發明屬于水土流失綜合調控技術領域，尤其涉及一種基于決策回歸算法的坡面產流產沙閾值的確定方法。

背景技術

隨著水土流失調控技術研究的開展，以坡面產流產沙過程為主的實驗觀測研究廣泛開展，形成了長期的歷時數據積累。一方面，在不同區域、不同水土保持措施和環境下開展了許多坡面產流產沙實驗觀測研究，可以從不同角度回答水土流失過程和水土保持措施效應等問題。另一方面，由于單點研究的局限性，得出的研究結果只在特定的條件下適用，不能從宏觀上指導區域性水土流失綜合治理決策，如不能厘清區域產流產沙的關鍵因子及其環境響應閾值。基于傳統的物理法、水文法、數理統計法等研究方法，又難以從紛繁冗雜的歷史數據中全面挖掘更多有效信息，降低了數據利用率。隨著大數據和計算機技術的發展，在海量的數據包挖掘出有效信息的技術得以實現。尤其是利用決策回歸算法，在處理這些包含眾多分類變量和連續變量的海量數據信息，對變量進行分類、回歸，實現關鍵因子識別和閾值分析等問題方面具有顯著的效果。因此在確定坡面產流產沙的閾值時引入人工智能、機器學習等處理大數據的新技術可以促進對當下困難的解決。

以決策回歸算法為代表的大數據技術是從不完整的、隨機的、模糊的海量數據中通過算法挖掘出隱藏在數據中常規方法難以獲得的潛在的有價值信息的方法。本發明中決策回歸算法是利用CART樹來建立決策樹，CART樹的特點是二分叉狀。其中可以分為兩部分，描述和預測，前者是尋找出數據中潛在關系的概括模式，后者是基于當前數據做出預測。決策回歸算法的模型屬于“白盒”模型，樣本數據和屬性之間的關系比較清晰。

發明內容

針對現有技術中的上述不足，本發明通過試驗場采集獲得坡面產流產沙數據集，坡面產流產沙數據集包含不同條件下的坡面產流產沙數據，對坡面產流產沙數據集預處理后得到待用數據集，利用待用進行數據挖掘形成清晰的樹狀模型，得到坡面產流產沙閾值。本發明提供的一種基于決策回歸算法的坡面產流產沙閾值的確定方法解決了對試驗場采集到的坡面產流產沙數據集進行預處理且根據預處理結果建立二叉樹樹狀模型，得到坡面產流產沙閾值的問題。

為了達到上述發明目的，本發明采用的技術方案為：

本發明提供的一種基于決策回歸算法的坡面產流產沙閾值的確定方法，包括如下步驟：

S1、通過試驗場的坡面產流產沙實驗獲得坡面產流產沙數據集；

S2、將得到的坡面產流產沙數據集進行預處理，得到待用數據集；

S3、利用決策回歸算法對所述待用數據集進行數據挖掘，得到二叉樹樹狀模型結果；

S4、根據樹狀模型結果的最大值和最小值得到坡面產流產沙的閾值。

本發明的有益效果為：采用本方案建立的確定坡面產流產沙閾值的二叉樹模型，可以有效獲取坡面產流產沙的閾值，此方法在相關研究提供了新的解決問題的思路：在大量數據中尋找敏感參數，依據敏感參數建立二叉樹樹狀模型；隨著各地建立數據采集的試驗場，數據越來越多，形成海量的數據，利用數據挖掘可以分析出數據中的規律，幫助相關的研究。

進一步地，所述坡面產流產沙數據集包括下墊面數據、降水數據、徑流數據以及產流產沙數據。

進一步地，所述步驟S1中坡面產流產沙數據集的獲得方法步驟如下：