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一种基于随机森林集成的河流浊度软测量方法属于水体环境保护领域和机器学习领域。本发明利用免费提供高光谱遥感数据的Google地球引擎，建立了一种基于随机森林集合的河流浑浊度测量模型。通过充分利用每个光谱及其调谐的光谱信息，利用新提出的全组合子空间方法，生成所有可能的基随机森林学习器。再利用新提出的基于误差最小化的剪枝算法，根据动态阈值循环去除有害基随机森林学习器。最后采用正则化线性回归加权平均法，融合有益基随机森林学习器，得到河流浊度的最终测量结果。本发明较现有方法在预测河流浊度和数据来源难易程度上有明显提升，可以协助政府进行水污染防治和监测等。
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