發(fā)布時間：2025-01-06 00:59

　　氣象因子是影響森林火災(zāi)的重要因素,眾多專家與學(xué)者以氣象因子為研究對象展開對森林火險的預(yù)測預(yù)報,以此提前部署相關(guān)的林火防控工作。在全球氣候形勢復(fù)雜,各類氣象數(shù)據(jù)激增的大數(shù)據(jù)時代背景下,僅以即時觀測的氣象數(shù)據(jù)難以實現(xiàn)對森林火險更為準(zhǔn)確的預(yù)測。預(yù)先對有關(guān)氣象因子進(jìn)行精準(zhǔn)預(yù)測可為林火預(yù)測提供更及時、更高效的數(shù)據(jù)支持與科研依據(jù)。但傳統(tǒng)的氣象與森林火險預(yù)測模型多為數(shù)學(xué)方法和淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),這些模型在面對大量的氣象數(shù)據(jù)以及不平衡的林火數(shù)據(jù)集時易出現(xiàn)建模困難、過擬合及預(yù)測準(zhǔn)確率低下等問題,并不符合氣象以及林業(yè)大數(shù)據(jù)的時代趨勢。針對上述問題,本文基于深度學(xué)習(xí)相關(guān)理論,分別提出實現(xiàn)氣象預(yù)測以及森林火險預(yù)測的模型與方法,其主要內(nèi)容如下:(1)以門控循環(huán)單元(Gated Recurrent Unit,GRU)網(wǎng)絡(luò)模型為基礎(chǔ),在原始GRU結(jié)構(gòu)中新增最大信息系數(shù)(Maximal Information Coefficient,MIC)算法層,使改進(jìn)后的預(yù)測模型可對多種氣象因子進(jìn)行關(guān)聯(lián)性分析,篩選出預(yù)測目標(biāo)的輸入特征;使用Adam優(yōu)化器以及R-Dropout方法對傳統(tǒng)GRU網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化與模型改進(jìn),進(jìn)一步提升該模型的...

【文章頁數(shù)】：68 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖２－１?ＬＳＴＭ祌經(jīng)元內(nèi)部結(jié)構(gòu)??圖２－１中，Ｃｔｑ表示進(jìn)入神經(jīng)元之前的細(xì)胞狀態(tài)，Ｃ；表示后一細(xì)胞狀態(tài)；代表前??

年代所提出的具有三種門單元??結(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。其具體做法是：在傳統(tǒng)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的每個神經(jīng)元內(nèi)部都加入了遺??忘門機(jī)制（／〇嘆以ｇａ／ｅ?）、輸入門機(jī)制（卻ｗ／?ｇａ／ｅ）以及輸出門機(jī)制（〇啤ｗ？識／ｅ?）。??ＬＳＴＭ神經(jīng)元內(nèi)部結(jié)構(gòu)如２－１所示。??Ｋ??ｃ－＾＾—？？?？ｎｎ....

圖２－５重置門部分結(jié)構(gòu)??重置門的具體工作原理是將上一階段神經(jīng)元的隱含信息與當(dāng)前階段神經(jīng)兒的輸??入信息：ｘ？，進(jìn)行拼接，再與相應(yīng)權(quán)重相乘，最后通過Ｓｉｇｍｏｉｄ函數(shù)進(jìn)行計算

?２深度學(xué)習(xí)相關(guān)技術(shù)概述???棄，保證模型整體的學(xué)習(xí)效率。兩種門控單元的工作原理如下：??廠［Ｕ?（２－９）??ｚ，?＝ａ（Ｗ：?－?［ｈ＾＾ｘ，］）?（２－１０）??／＾?＝?（１?－?ｚ，）?＊?＋ｚｔ＊?ｔａｎｈ（＾／７?？?［ｒｔ?＊?／＾＿］?，ｘ，?］）?（２－１１）....

圖２－６待定輸出值部分??

?２深度學(xué)習(xí)相關(guān)技術(shù)概述???制成圖２－６與圖２－７。??ｒ?：?＾??，?ｈｔ??－Ｈ?ｔａｎｈ?????？??＼?Ｊ??圖２－６待定輸出值部分??圖２－６與２－７中，＆是指當(dāng)前單元結(jié)構(gòu)內(nèi)的待定輸出值。其余參數(shù)同圖２－３中保持??一致。待定輸出值可根據(jù)公式２－９至２－１２計算得....

圖２－７輸出值部分??最后的輸出值是要根據(jù)前一神經(jīng)元的輸出值與之前求出的待定輸出值共同經(jīng)一系列??

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本文編號：4023544