一种结合随机森林算法的城市生态风险预测方法

本发明提供了一种结合随机森林算法的城市生态风险预测方法，属于城市生态风险评估与机器学习交叉技术领域。数据预处理模块对多源城市数据进行标准化与空间对齐，构建了包含自然因子和人类活动要素的特征集。利用多元回归和ARIMA模型筛选与生态响应显著相关的核心变量并预测其变化趋势。通过Bagging策略构建随机森林模型，并根据特征重要性优化输入变量，通过网格搜索与交叉验证调整模型参数。模型能将实时数据转化为风险等级分布图，利用GIS可视化平台为决策支持提供可视化方案。本发明将统计学方法和机器学习算法相结合，实现了高准确度的城市生态风险预测，对城市规划和生态管理具有重要价值。