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公开(公告)号：CN119202927A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411256820.7
申请日：2024-09-09
Applicant: 中国海洋大学
IPC: G06F18/243 , G06F18/21 , G06F18/10 , G01N33/00
Abstract: 本发明提供了一种基于随机森林的水动力作用下海底浅层气逸出过程预测方法，包括原位监测数据的获取与处理；根据相关性进行特征筛选；数据集划分后各数据子集进行标准化处理；随机森林模型构建、训练、交叉验证；利用训练好的模型对目标甲烷浓度进行预测；采用五种评价指标评估预测表现；结合两种方法进行特征重要性分析。通过本发明的技术方案，结合相关性分析综合考虑诸多水动力作用因素，量化分析了各要素对浅层气逸出结果的贡献度，预测精度良好，采用沙普利加和解释对结果进行分析增强了机器学习的可解释性。
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