一种基于随机森林的海底悬浮体浓度预测方法

一种基于随机森林的海底悬浮体浓度预测方法，包括对目标海域进行长时序SSC原位观测；收集原位观测期间的潮位、波浪、海流、风场数据；利用随机森林模型建立SSC与风场、潮位、波浪、海流之间的相关性模型；利用WRF气象模型预报未来24小时的风场；利用Matlab工具包预报潮位；利用预报的风场数据，通过SWAN模型预报波浪；利用预报潮位和风场结果，通过FVCOM模型预报海流；基于训练后的随机森林模型和风场、潮位、波浪、海流预报结果预测目标海域未来24小时内的海底SSC。本发明代替了原来大面积、长时间的野外观测，可为近海港口航道的冲淤，海底管线的稳定，沿海水质环境，海岸水土流失的预报预警提供基础数据。