基于改进随机森林算法的通榆河水生态健康状况评价研究

通过改进传统的随机森林算法,对江苏省通榆河的水生态健康状况进行评价研究,建立了包含18个具体指标的通榆河水生态健康状况评价体系,并将评价结果分为"病态、微病态、亚健康、微健康、健康"5个等级。模型改进结果表明,改进的随机森林算法(IRF)较传统的随机森林(RF)算法和径向基人工神经网络(ANN-RBF)在模型误差和计算效率上均有明显提升,算法性能得到较大改善;评价结果显示,通榆河在2016～2018年的水生态健康状况分别为微病态、亚健康、微健康,整体呈现良好的发展态势。改进的模型可为相关评价研究提供借鉴和指导。