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在候选预报因子的基础上,通过Pearson相关系数和重要度指数分别确定了主要预报因子及其滞后期,进而利用确定滞后期的预报因子建立基于随机森林的咸潮预报模型,并应用于磨刀门水道大涌口站的枯水期咸潮预报。结果发现:通过相关系数确定的主要预报因子与含氯度之间存在1~3 d不等的滞后期;考虑预报因子滞后作用的随机森林模型,其预报结果不仅能很好地满足咸潮预报的精度要求,而且明显优于未考虑预报因子滞后作用的随机森林模型,即考虑预报因子的滞后作用能显著提高模型的拟合效果。此外,与传统的马尔科夫链相比,随机森林模型