一种基于随机森林回归的混凝加药量预测方法

本发明公开了一种基于随机森林回归的混凝加药量预测方法，包括以下步骤：原始数据预处理‑辅助变量的选取与数据集的划分：辅助变量的选取：根据皮尔逊相关系数法判断进出水水质指标与混凝剂投加量间的相关性大小，并按照由大到小依次排序，并将排名前h位的进出水水质指标作为辅助变量，并用于随机森林预测模型的输入‑随机森林回归预测模型构建‑随机森林回归预测模型预测性能评估。本发明采用上述基于随机森林回归的混凝加药量预测方法，以标准决策回归树为基学习器，在结合Bagging方法的基础上，在决策回归树的训练过程中引入随机特征的属性选择，提高了预测模型的泛化能力。