一种基于随机森林算法的水-土-气中VOCs浓度关联预测模型浓度检测方法

本发明公开一种基于随机森林算法的水‑土‑气中VOCs浓度关联预测模型浓度检测方法，通过构建随机森林预测模型，并创新性地引入粒子群优化算法对模型关键参数进行自动调优，显著提升了预测精度和模型性能，经PSO优化后的RF模型在各项评价指标上均表现最优该方法，通过设置28个粒子数、0.9惯性权重和11次迭代次数等最优参数组合，有效解决了RF模型易过拟合和训练速度慢的问题，为VOCs气体浓度监测提供了一种高精度、高效率的智能预测解决方案，可广泛应用于环境监测、工业过程控制等领域。