一种基于机器学习的森林生长预测方法

本发明公开了一种基于机器学习的森林生长预测方法，包括：获取森林生长相关变量的原始数据，对原始数据进行预处理，获得预处理后的数据集；根据预处理后的数据集，计算不同特征变量与森林生长指标之间的皮尔逊相关系数，通过所述皮尔逊相关系数筛选特征变量，得到初步筛选的特征集；针对初步筛选的特征集，得到方差优化后的特征集；计算不同特征变量之间的协方差矩阵，得到物理生态优化后的特征集；根据物理生态优化后的特征集，构建随机森林模型，并对随机森林模型的参数进行训练，得到森林生长预测模型，利用森林生长预测模型预测森林的生长情况。本发明有效提高了森林生长预测的准确性和可解释性。