gee-Landsat影像 随机森林分类代码

森林资源地理信息管理系统-技术方案

LSTM-SVFM-RF时间预测序列算法实现

多元线性回归，支持向量机，随机森林，BP神经网络，LSTM回归预测模型

利用随机森林评估特征重要性应用——以UCI葡萄酒为例，可扩展到故障诊断和状态评估领域 # 利用随机森林评估特征的重要性 #筛选出重要性比较高的变量 其中特征评估和变量筛选一直是故障诊断和状态评估领域的一个热门， 随机森林是以决策树为基学习器的集成学习算法，可作为特征变量筛选的重要方法之一，其优良的特性仍然能对故障诊断和状态评估领域的研究提供巨大的帮助， 具有广阔的发展前景。

Liu, Fei Tony, Ting, Kai Ming and Zhou, Zhi-Hua. “Isolation forest.” Data Mining, 2008. ICDM’08. Eighth IEEE International Conference on. 刘、费东尼、丁、开明和周志华。《隔离森林》，数据挖掘，2008年，ICDM’08年，第八届IEEE国际会议。 原始参考论文

1．建立地形数据库： 2．森林资源数据库： 3．林业局专题信息数据库

0.引言随机森林是现在比较流行的一个算法。对于回归和分类问题有很好的效果。大家有可能有过这样的经历，辛辛苦苦搭好神经网络，最后预测的准确率还不如随机森林。既然随

利用随机森林对全球水文模型中的流量预测进行误差校正 这是荷兰乌特勒支大学的Youchen Shen，Jessica Ruijsch，Meng Lu，Edwin Sutanudjaja和Derek Karssenberg撰写的研究文章“使用随机森林对全球水文模型的流量预测进行误差校正”的资料库。 这里包括所有观察到的数据和模拟的PCR-GLOBWB数据，用于建模和分析的脚本，用于研究，其中随机森林充当PCR-GLOBWB流量预测的错误校正模型。 case_study / R / R_diffStation的文件夹提供了此研究项目的所有R和python脚本。 原始数据 原始数据位于case_study / R / data / rawData目录中。 以csv格式从全球径流数据中心（ ）获得的观测流量（m ^ 3 / s） netCDF格式的PCR-GLOBWB（已校准和未校准）的模

该项目是使用卷积神经网络进行检测森林火灾。 该数据集包含三类图像：“火”、“不火”、“开始火”，总共约 6000 张图像。 该模型可用于从森林的监控录像中检测火灾或火灾的开始或者未发生火灾。 该模型可以实时应用于低帧率监控视频（火灾移动速度不是很快的监控视频），并在发生火灾时发出警报。