林业AI预测干旱导致树木死亡率空间分布精度交叉验证试题库及答案.docVIP

林业AI预测干旱导致树木死亡率空间分布精度交叉验证试题库及答案

一、单项选择题（每题2分，共10题）

1.AI中常用的用于提高预测精度的算法是（）

A.线性回归B.决策树C.随机森林D.逻辑回归

2.交叉验证的主要目的是（）

A.提高模型训练速度B.评估模型泛化能力

C.减少数据量D.优化算法参数

3.空间分布精度评估指标不包括（）

A.RMSEB.MAPEC.R2D.CPU使用率

4.以下哪种数据适合作为林业AI预测输入（）

A.当地人口数量B.树木品种C.城市建筑密度D.股票价格

5.干旱数据获取途径不包括（）

A.气象站观测B.卫星遥感C.问卷调查D.水文监测

6.树木死亡率数据收集方法不包括（）

A.实地调查B.无人机拍摄C.电话询问D.图像识别

7.AI模型训练时超参数调整方法是（）

A.随机调整B.网格有哪些信誉好的足球投注网站C.按固定比例D.看心情

8.评估预测结果空间分布时，常用图形是（）

A.柱状图B.饼图C.地图D.折线图

9.以下哪项不属于林业AI预测的挑战（）

A.数据缺失B.模型复杂C.计算资源充足D.环境因素多变

10.交叉验证中K折交叉验证的K一般取值（）

A.2-5B.5-10C.10-15D.15-20

二、多项选择题（每题2分，共10题）

1.常用的AI预测算法有（）

A.支持向量机B.神经网络C.梯度提升树D.K近邻算法

2.交叉验证类型包括（）

A.简单交叉验证B.K折交叉验证C.留一法交叉验证D.随机交叉验证

3.空间分布精度评估指标有（）

A.MAEB.MSEC.准确率D.召回率

4.影响树木死亡率的因素有（）

A.干旱程度B.土壤肥力C.病虫害D.海拔高度

5.林业数据来源有（）

A.地面监测站B.卫星影像C.历史文献D.实验数据

6.AI模型训练需要考虑的因素有（）

A.数据质量B.算法选择C.计算资源D.模型评估指标

7.用于分析空间数据的软件有（）

A.ArcGISB.QGISC.Python（GeoPandas等库）D.Excel

8.提高预测精度的方法有（）

A.增加数据量B.优化算法C.特征工程D.降低模型复杂度

9.干旱数据包含（）

A.降水量B.蒸发量C.气温D.风速

10.验证预测结果准确性的方法有（）

A.与实际数据对比B.专家评估C.多次预测取平均值D.交叉验证

三、判断题（每题2分，共10题）

1.AI预测模型训练好后不需要再评估。（）

2.交叉验证只能用于评估分类模型。（）

3.空间分布精度只取决于预测算法。（）

4.树木品种对干旱导致的死亡率没有影响。（）

5.收集的数据越多，预测精度一定越高。（）

6.超参数可以在模型训练过程中自动调整。（）

7.卫星遥感数据不能用于获取干旱信息。（）

8.评估指标R2取值范围是0-1。（）

9.简单交叉验证比K折交叉验证更准确。（）

10.预测结果的空间分布可视化对分析结果没有帮助。（）

四、简答题（每题5分，共4题）

1.简述交叉验证在林业AI预测中的作用。

答：交叉验证能有效评估模型的泛化能力，避免过拟合。将数据集划分成不同子集进行训练和验证，得到多个评估结果，综合评估模型在不同数据子集上的表现，从而判断模型是否能准确应用于新数据，提高预测可靠性。

2.列举三种提高林业AI预测干旱导致树木死亡率空间分布精度的方法。

答：一是增加数据量，涵盖更多干旱、树木等相关信息；二是进行特征工程，提取有效特征；三是优化算法，选择适合的AI算法并调整超参数，提高模型拟合度和预测能力。

3.说明获取干旱数据和树木死亡率数据的主要途径。

答：干旱数据可通过气象站长期观测获取降水量、蒸发量等；卫星遥感监测大面积干旱情况。树木死亡率数据通过实地调查统计死亡树木数量；利用无人机拍摄图像识别分析；结合历史实验数据等。

4.简述选择AI预测算法时需考虑的因素。

答：要考虑数据特点，如数据量、维度、分布等；预测任务类型，是回归还是分类；模型的复杂度和可解释性；计算资