基于随机森林的磁共振地下水探测信号高精度提取方法

专利主权项内容

1.一种基于随机森林的磁共振地下水探测信号高精度提取方法，其特征在于，包括以下步骤：a、构建磁共振地下水探测信号数据集；b、将步骤a得到的磁共振地下水探测数据作为训练数据输入至随机森林回归模型，选取随机森林回归模型的最佳决策树数目ntree以及特征变量个数mtry，建立初始随机森林回归模型；c、根据步骤a中的参数范围随机仿真N组测试数据作为初始变量输入至初始随机森林回归模型中，得到预测参数：初始振幅、弛豫时间、拉莫尔频率以及初始相位值，分别计算预测参数与理想信号的真实参数的初始均方根误差，并计算由四个预测参数构建的信号与理想有效信号的初始皮尔逊相关系数和初始均方根误差；d、以拉莫尔频率为中心频率，左右分别截取相同带宽L数据替代初始变量，其中带宽L的取值范围为[5, 80] Hz，更新初始随机森林回归模型；<<e、按照步骤d的数据截取方式对步骤c中测试数据进行截取，并利用更新后的随机森林回归模型预测包括初始振幅、弛豫时间、拉莫尔频率以及初始相位值的预测参数，计算预测参数与理想信号的真实参数的均方根误差，并计算由四个预测参数构建的信号与理想有效信号的皮尔逊相关系数和均方根误差，若参数间以及信号间的均方根误差均小于初始均方根误差，并且信号间皮尔逊相关系数大于初始皮尔逊相关系数，则舍弃初始随机森林回归模型和输入变量，将截取后的变量作为最优输入变量；f、基于最优输入变量以及对应的参数构建随机森林回归模型；g、利用随机森林回归模型对含噪的磁共振地下水探测信号进行参数预测。