融合自动储备池神经网络和长短时记忆网络的森林火灾成灾面积预测方法

针对森林火灾数据维度高、易变性、可用信息少的问题,提出一种融合自动储备池神经网络(ARNN)与长短时记忆(LSTM)网络的森林火灾成灾面积预测方法。首先,根据森林火灾数据特征,基于ARNN随机生成权重;然后运用LSTM对随机权重进行进一步训练,以减少它的随机性带来的影响;最后以葡萄牙Montesinho国家森林公园的火灾数据集为例,验证所提ARNN-LSTM融合模型预测方法的合理性和有效性。实验结果表明,在平均百分比误差(MAPE)统计指标下,与目前流行的反向传播神经网络(BP-NN)、卷积神经网络(CNN)、LSTM和ARNN预测方法相比,融合ARNN和LSTM的森林火灾成灾面积预测方法的准确率分别提高了93.31%、47.74%、55.27%和9.39%。可见,所提方法能够高效地、较为精准地预测森林火灾成灾面积。

基于粗糙集和ResNet34网络算法的森林火灾预测研究

森林火灾是全世界面临的大问题,会对生态系统造成巨大的破坏,同时会威胁人类的生命财产安全。本文设计了一个有效的森林火灾预测算法,数据集采用Montesinho国家公园基本气象数据,建立粗糙集与ResNet网络算法建立森林火灾的成灾面积预测模型,对气温、相对湿度、风速和降水量等气象数据进行分析,并进行了森林火灾面积预测。研究结果显示,该算法能够较准确地预测规模较小且发生频繁的火灾受灾面积。