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龙图腾网获悉中国长江三峡集团有限公司;清华大学申请的专利一种基于随机森林优选水质指标的水质综合评价方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115600810B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211286570.2，技术领域涉及：G06Q10/06；该发明授权一种基于随机森林优选水质指标的水质综合评价方法是由齐维晓;郭加汛;刘会娟;曲久辉;徐辉;王殿常;吴兴华设计研发完成，并于2022-10-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于随机森林优选水质指标的水质综合评价方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于随机森林优选水质指标的水质综合评价方法，包括：确定河流断面和水质指标，获取实测数据集，并计算水质指数数据集；将水质指数数据集划分为训练集和预测集；基于训练集构建训练模型；基于预测集构建预测模型，预测水质指数并评价训练模型性能；基于训练结果和评价结果，依据贡献度的排序，确定优选水质指标；基于优选水质指标计算水质指数数据集；逐步减少优选水质指标的个数，计算水质指标数据集；逐一评价不同个数优选水质指标的预测结果，确定最优水质指标；利用最优水质指标计算河流的水质指数，即实现水质综合评价。所述方法兼顾了水质评价的准确性和经济性，尽可能减少了对非关键指标的观测，降低了评价成本。

本发明授权一种基于随机森林优选水质指标的水质综合评价方法在权利要求书中公布了：1.一种基于随机森林优选水质指标的水质综合评价方法，其特征在于，所述水质综合评价方法包括以下步骤： 1确定河流断面和水质指标，并获取河流断面上水质指标的实测数据集； 2基于步骤1所得实测数据集，计算得到对应的水质指数数据集； 3将步骤2所得水质指数数据集随机划分为训练集和预测集； 4基于步骤3所得训练集，利用随机森林算法，构建训练模型； 5结合步骤3所得预测集和步骤4所得训练模型，构建预测模型，对水质指数进行预测，并基于预测结果评价训练模型性能； 6基于步骤4所得训练模型的训练结果和步骤5所得评价结果，依据贡献度的排序，确定优选水质指标； 7基于步骤6所得优选水质指标，计算得到预测的水质指数数据集； 8逐步减少步骤6所得优选水质指标的个数，重复步骤3-7，计算得到预测的水质指标数据集； 9逐一评价不同个数优选水质指标的预测结果，确定最优水质指标； 10利用步骤9所得最优水质指标计算河流的水质指数，即实现水质综合评价； 其中，步骤4所述训练模型的表达式为： D，θn=x1，y1,……,xn，yn2 式中，x为自变量；y为因变量；n为元素的总数；D为训练数据集；θn为第n棵决策树的随机参数向量； 以gD，θn组成的N棵CART回归树构成随机森林预测器，并以决策树gD，θn，n=1,2,3,…,N为基础的回归器，对所得回归结果取均值； 步骤9所述评价涉及的参数包括均方根误差和或平均绝对百分比误差。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国长江三峡集团有限公司;清华大学，其通讯地址为：430010 湖北省武汉市江岸区六合路1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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