基于不同机器学习算法的碳储量估计方法研究.docx

基于不同机器学习算法的碳储量估计方法研究

目录

基于不同机器学习算法的碳储量估计方法研究（1）．．．．．．．．．．．．．．4

一、内容概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.2研究目的与内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.3研究方法与技术路线．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

二、相关理论与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.1碳储量估计的基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

2.2机器学习算法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

2.3模型评价指标体系．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

三、数据预处理与特征工程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

3.1数据来源与收集．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

3.2数据清洗与缺失值处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

3.3特征选择与降维技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

四、基于不同机器学习算法的碳储量估计模型构建．．．．．．．．．．．．．．20

4.1支持向量机模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

4.2决策树与随机森林模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

4.3神经网络与深度学习模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

五、模型训练与性能评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

5.1训练集与测试集划分．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

5.2模型参数调优策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

5.3性能评估指标比较与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

六、碳储量估计方法的应用与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

6.1碳储量估计方法在实际中的应用案例．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

6.2模型泛化能力与鲁棒性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

6.3研究不足与未来发展方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

七、结论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

7.1研究成果总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

7.2政策建议与实践意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

基于不同机器学习算法的碳储量估计方法研究（2）．．．．．．．．．．．．．39

一、内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

1.2研究内容与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41

1.3文献综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

二、碳储量估计的理论基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45

2.1碳储量的概念与分类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46

2.2碳储量估计的影响因素．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48

2.3碳储量估计的方法论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．49

三、机器学习算法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．50

3.1机器学习算法的定义与分类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．