摘要
本发明公开了一种花卉开放周期预测方法,包括以下步骤;步骤一:数据收集与预处理,获取花卉基础数据及气象数据,花卉基础数据包括花期、盛花期及开放日期数据,并进行预处理;步骤二:LASSO提取关键影响因子,筛选对开花时间及花期具有显著影响的关键特征,降低数据维度,避免过拟合;步骤三:构建随机森林模型,以“开放日期”、“盛花期”和花期作为输出变量,使用步骤二提取的关键影响因子作为模型输入,建立三个独立的回归模型。步骤四:使用网格搜索超参数调优,系统优化随机森林模型的超参数配置,提升模型泛化能力,训练得到开放日期、盛花期和花期的结果。本发明具有参数自优化性,高效迭代性的特点。