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基于气象和时空因子的森林火险等级预测

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【作者】 赵鹏刘琳

【Author】 ZHAO Peng;LIU Lin;College of Information and Computer Engineering,Northeast Forestry University;

【机构】 东北林业大学信息与计算机工程学院

【摘要】 传统森林火险预测方法在特征选择上主要依据气象因子,未考虑时间因子、空间地理位置、地形地貌等因素,可能在林火预测中产生较大误差,传统预测模型在面对不同林区更大的数据集和预测任务时,无法快速自动调参和自适应调整输入特征维度。笔者引入时间因子和空间因子,丰富火险预测特征,以降低森林火险等级预测中产生的误差;为解决传统火灾预测算法在大数据集和多分类问题上效率逐渐下降问题,提出核主成分分析算法(kernel principal component analysis,KPCA)和改进的极限学习机算法(extreme learning machine,ELM)相结合的森林火险等级预测模型。结果表明,该模型能有效提高森林火险等级预测的准确率和执行效率。相对传统预测模型,其准确率可达89%,在预测时间上也有一定优势。

【基金】 国家林业局公益性行业专项(201504307);教育部中央高校基本科研业务费专项基金(2572017EB09)
【所属期刊栏目】 装备与信息化 (2018年03期)
  • 【DOI】10.13360/j.issn.2096-1359.2018.03.017
  • 【分类号】S762.2
  • 【下载频次】26
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