集成地理探测器与随机森林模型的城市人口分布格网模拟

发布时间：2021-08-27 19:13

　　精细尺度的城市人口分布信息是城市资源配置和综合管理的重要依据。本文以广州市越秀区、荔湾区、天河区、海珠区、白云区及黄埔区作为研究区域,基于人口统计、夜间灯光、兴趣点及土地利用等多源数据,利用地理探测器识别人口分布的影响因子,运用随机森林模型开展人口分布空间格网模拟研究。研究结果表明,与传统的相关分析相比,地理探测器能够更为准确地识别人口空间分布的重要影响因子。基于随机森林模型的人口分布格网模拟结果与街道（镇）实际人口的相关系数为0.774,平均相对误差约为30%。相比基于线性回归模型的模拟结果,随机森林模型的精度有明显提高。 

【文章来源】：测绘通报. 2020,(01)北大核心CSCD

【文章页数】：6 页

【部分图文】：

基于线性回归模型的人口分布格网模拟结果

随机森林模型构建过程中需要确定2个重要参数，包括子树最大深度(max＿depth)和子树数量(n＿estimators)。首先，在子树数量较大的前提下(n＿estimators=500)，测试子树深度不同取值时随机森林模型的泛化性能。由图2可知，随着子树深度的增加，模型泛化性能逐渐增强，当子树深度等于6时，模型泛化性能达到最佳。其次，测试当子树深度为6的时候，子树数量与模型泛化性能的关系。由图3可知，随着子树数量的增加，模型泛化性能波动较大;当子树数量等于320时，模型泛化性能达到最优;随后，当子树数量大于600之后模型泛化性能较为稳定，且模型效果较好。综上所述，将子树最大深度设置为6，子树数量设置为600，搭建随机森林模型。3.3 模型结果及精度评价

模型泛化性能与子树数量之间的关系

【参考文献】：
期刊论文
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硕士论文
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本文编号：3366933