一种基于随机森林算法的水-土-气中VOCs浓度关联预测模型

本发明公开一种基于随机森林算法的水‑土‑气中VOCs浓度关联预测模型，包括：数据预处理阶段，对苯浓度原始数据集进行异常值剔除和标准化处理；特征选择环节，以PID采集装置所测苯气体浓度对应的电压值作为模型输入特征；采用随机森林算法构建预测模型，通过训练与调试，确定最佳决策树数量和叶节点；采用优化后的参数配置训练最终预测模型；使用模型评价指标对模型性能进行评估，并与其他典型预测模型进行对比分析；本发明通过结合多个决策树减少过拟合并提高预测准确性，拟合效果越好，提高对VOCs气体浓度的预测的准确性。