公开(公告)号：CN115935283A

公开(公告)日：2023-04-07

申请号：CN202211684870.6

申请日：2022-12-27

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 王国杰 ,  周费宏 ,  丹尼尔 ,  徐永明 ,  邵禹豪 ,  张海燕

IPC: G06F18/2431 ,  G06F18/214 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/26 ,  G06Q10/0639 ,  G06N5/01 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明公开了一种基于多元非线性因果分析的干旱成因溯源方法，主要包括以下步骤：S1，数据预处理和提取目标变量自相关特征及预测变量的预测因子特征；S2，利用基于梁氏克尔曼信息流理论改进后的随机森林回归方法构建回归模型代替传统格兰杰因果关系中的线性向量自回归模型；S3，利用梁氏克尔曼信息流理论代替传统格兰杰因果关系中的决定系数，确定回归模型预测结果质量；S4，基于结合随机森林和梁氏克尔曼信息流的多元非线性因果分析方法进行干旱成因溯源分析。本发明能实现在干旱成因的各类多变量中高效、快速、准确的获取其中各变量之间的复杂因果关系，还能够精确量化各因素的强度。

公开(公告)号：CN115935283B

公开(公告)日：2023-07-25

申请号：CN202211684870.6

申请日：2022-12-27

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 王国杰 ,  周费宏 ,  丹尼尔 ,  徐永明 ,  邵禹豪 ,  张海燕

IPC: G06F18/2431 ,  G06F18/214 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/26 ,  G06Q10/0639 ,  G06N5/01 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明公开了一种基于多元非线性因果分析的干旱成因溯源方法，主要包括以下步骤：S1，数据预处理和提取目标变量自相关特征及预测变量的预测因子特征；S2，利用基于梁氏克尔曼信息流理论改进后的随机森林回归方法构建回归模型代替传统格兰杰因果关系中的线性向量自回归模型；S3，利用梁氏克尔曼信息流理论代替传统格兰杰因果关系中的决定系数，确定回归模型预测结果质量；S4，基于结合随机森林和梁氏克尔曼信息流的多元非线性因果分析方法进行干旱成因溯源分析。本发明能实现在干旱成因的各类多变量中高效、快速、准确的获取其中各变量之间的复杂因果关系，还能够精确量化各因素的强度。