为解决降水量预测建模时存在的自变量间多重共线性、自变量与因变量间复杂的非线性等损害模型精度的问题,文章提出基于融合随机森林算法(RF)的偏最小二乘回归(PLS)模型。结合具体实例,分别采用OLS回归、PLS回归、基于RF的PLS回归模型对城市降水量进行预测。结果表明,应用融合RF的PLS回归不仅解决了自变量间多重共线性问题,同时还有效刻画了建模中自变量与因变量之间的非线性等复杂关系。通过比较发现,基于RF的PLS回归模型的预测精度最高、稳定性最好。
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