基于機器學習和SHAP算法的農(nóng)業(yè)用水量預測模型構(gòu)建

摘要： 農(nóng)業(yè)用水預測是區(qū)域水資源規(guī)劃中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，對于實現(xiàn)水資源合理開發(fā)，保障糧食安全具有重要的指導意義。然而，現(xiàn)有農(nóng)業(yè)用水預測模型普遍存在輸入?yún)?shù)冗余、模型精度不夠等問題，不利于有效地進行水資源管理和優(yōu)化決策。因此，選擇內(nèi)蒙河套灌區(qū)作為研究對象，首先對灌區(qū)農(nóng)業(yè)用水量相關(guān)驅(qū)動因子進行主成分分析（Principal Components Analysis，簡稱PCA），篩選出影響灌區(qū)農(nóng)業(yè)... （共9頁）