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申请/专利权人：贵州电网有限责任公司
摘要：本发明公开了一种基于DT机器学习模型的典型树种生长预测方法及系统，包括：收集输电线路走廊区域典型树种的历史生长数据和树种生长相关数据；对数据进行特征筛选与提取，构建输电线路走廊区域环境的数学模型；构建决策树预测模型，进行树种生长初步预测；使用模型堆叠结合机器学习模型，进行树种生长预测。决策树模型能够有效地处理复杂的数据集，并从中提取出与树种生长密切相关的特征。通过训练和优化模型，可以实现对树种生长趋势的精确预测，提高预测的准确性。有助于降低维护成本，提高经济效益。通过准确的树种生长预测和科学的维护管理，可以保护输电线路走廊内的生态环境。
主权项：1.基于DT机器学习模型的典型树种生长预测方法，其特征在于，包括：收集输电线路走廊区域典型树种的历史生长数据和树种生长相关数据；对数据进行特征筛选与提取，构建输电线路走廊区域环境的数学模型；构建决策树预测模型，进行树种生长初步预测；使用模型堆叠结合机器学习模型，进行树种生长预测。
全文数据：
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百度查询： 贵州电网有限责任公司 基于DT机器学习模型的典型树种生长预测方法及系统
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