34、机器学习在干旱预测与招聘流程中的应用

机器学习在干旱预测与招聘流程中的应用

1. 干旱预测相关研究

1.1 先进预测模型

一种基于增强的完全集成经验模态分解自适应噪声（CEEMDAN）和正交三角法（QR）的板学习（BL）预测模型，能够提高预测的可靠性和准确性。该模型先利用CEEMDAN将准状态信号序列分解为多个稳态，再使用QR对这些分量进行预测，借助CEEMDAN - QR - BL模型，通过并行计算实现干旱预测分析的实时执行，相比支持向量回归模型，展现出了良好的效果。

1.2 数据长度与方法选择

合适的数据长度对于准确估算干旱指数和评估干旱风险降低至关重要。在越南中南部的一项研究表明，人工神经网络（ANN）方法作为填充方法，优于多元线性回归和反距离加权法，因为ANN能够识别时间序列数据中的非线性和线性关系。不过，尽管数据驱动模型在干旱预测中被广泛应用，但由于对模型性能缺乏深入了解，预测模型仍面临挑战。

1.3 研究方法与流程

1.3.1 整体架构

该研究使用监督机器学习（SML）模型进行干旱预测，其架构流程图展示了计算过程，从信息收集开始，到SML模型的准确性和精度评估结束。具体步骤如下：
1. 数据收集 ：从协调世界土壤数据库收集数据。
2. 数据预处理 ：将原始数据转换为干净的数据集，包括归一化、清理和选择最佳模型输入。
3. 特征选择 ：从整个数据集中选择重要特征，以减少模型复杂性，提高计算效率，并减少无关特征噪声引入的泛化误差。本研究使用主成分分析（PCA）、线性判别分析