基于人工神经网络的森林火险预测

在对河南登封地区火灾发生状况进行有效分析的基础上,以林火发生与其紧密相关的气象因子为基础,运用BP人工神经网络建立了林火发生预测模型,分析得出最好的网络结构为6∶5∶1,建模精度为0.97,98%的样本拟合误差绝对值不超过0.000 7,取得了较好的拟合效果。

SVM方法在森林火险预测中的应用

用归一化差分植被指数(NDVI)和空气相对湿度构造森林火险综合指数。将支持向量机(SVM)方法用于森林火险预报预测试验,利用气象资料和卫星遥感资料,建立甘肃省林区森林火险分类推理模型和回归推理模型,并进行相应的预报试验。结果显示:分类推理模型具有良好的预报能力,预报效果明显优于传统的逐步回归方法;回归推理模型预报效果与逐步回归方法相差无几。

基于支持向量机方法的森林火险预测研究

以利用气象数据预测森林火险等级为目的,使用半正定规划建模选定支持向量机的最优核函数,依据500余条林火数据建立了支持向量回归机模型,并使用回归误差特征曲线图对比分析各个回归模型的学习效果。分析得到该自定义核函数的均方误差为1.76,支持向量数为190,约占训练数据集的1/2。结果表明,与传统的线性回归方法及基于高斯核的支持向量机相比,该预测模型具有较高的准确率并且有效的避免了过学习的现象。

基于机器学习的森林火险预测模型

为减少森林火灾带来的损害,通过文献回顾,对森林火险进行建模和预测预报。归纳基于机器学习方法的森林火险预测研究现状,并从森林火灾影响因子的选取、选择合适的火险预测模型以及模型检验方法3个主要方面进行分析阐述。结果表明:森林火险的主要影响因素包括可燃物特征、气象因子、地形、人类活动等;在森林火险预测模型中,反向传播(BP)神经网络方法需要改进后运用,支持向量机(SVM)方法对数据要求高,随机森林(RF)方法通用性强且精度较高,深度学习方法的研究较少,但精度都很高;模型常用的检验方法是准确度、受试者工作特征(ROC)曲线和曲线下的面积(AUC)值等。

2008年全国主要林区秋冬季气候趋势和森林火险预测

为全面分析、掌握全国各地特别是重点林区2008年秋冬季的气象特征、森林火险变化趋势，做好各项防扑火准备工作，国家森林防火指挥部办公室于2008年8月28日组织召开了“2008年秋季全国森林火险形势会商会”。来自中国气象局、中科院大气所、国家海洋环境预报中心局、总参气象水文空间天气中心总站、中国林科院、黑龙江森保所等单位的专家，

基于粒子群算法和BP神经网络的多因素林火等级预测模型

针对现有小尺度林火预测模型预测结果有效性、可扩展性等方面的不足,通过考虑多种火险因素,构建BP神经网络预测模型以提高预测精度,在此基础上借助粒子群算法加快BP神经网络收敛速度,进而提出一种混成的多因素森林火险等级预测模型particle swarm optimization based back-propagation neural network (PSO-BP)。所构建的预测模型,能够同时考虑气候因素(日最高气温、日平均气温、24 h降水量、连旱天数、日照时数、日平均相对湿度、日平均风速)、地形地貌因素(海拔、坡度、坡向、土壤含水量)、可燃物因素(植被类型、可燃物含水率、地被物载量)、人为因素(人口密度、距人类活动区域的距离) 16个变量。基于南京林业大学下蜀林场森林防火实验站传感器网络所采集的实际数据及现场测量数据,通过一组试验验证提出模型的有效性。结果表明:基于训练数据集及检验样本所构建的模型能够开展有效的火险等级预测;模型的计算复杂度较单独使用BP神经网络模型明显下降。