發(fā)布時間：2025-01-18 14:10

　　森林資源作為人類的重要資源之一,不僅為人類的生產(chǎn)生活提供了大量的資源,同時也維持了地球的生態(tài)平衡。但當(dāng)前森林火災(zāi)頻發(fā),造成大量人員和財產(chǎn)損失,已經(jīng)成為威脅森林資源最主要的自然災(zāi)害之一。因此,研究森林火險預(yù)測的方法,對規(guī)避森林火災(zāi)的發(fā)生和保護(hù)森林資源具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。本文主要對影響森林火災(zāi)發(fā)生的驅(qū)動因子進(jìn)行分析,并從森林火災(zāi)發(fā)生規(guī)律、森林火災(zāi)發(fā)生概率、森林火災(zāi)發(fā)生規(guī)模三個方面入手,利用深度學(xué)習(xí)相關(guān)算法進(jìn)行建模分析,最終形成較為全面的森林火災(zāi)預(yù)測方法。本文首先介紹相關(guān)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)獲取方式和處理方法,為后續(xù)的實(shí)驗(yàn)分析形成數(shù)據(jù)基礎(chǔ),并從時間維度、空間維度、氣象分布三個角度對加拿大阿爾伯塔省森林火災(zāi)的發(fā)生規(guī)律進(jìn)行分析;其次,分別制作氣象因子和綜合因子兩種樣本集,利用二項邏輯斯蒂模型和隨機(jī)森林模型對兩類樣本集進(jìn)行訓(xùn)練,建立森林火災(zāi)發(fā)生預(yù)測模型,通過對比分析,利用綜合因子建模的隨機(jī)森林預(yù)測模型準(zhǔn)確度最高,達(dá)到91.49%;然后,本文提出融合過火面積和火災(zāi)持續(xù)時間共同作為判斷森林火災(zāi)發(fā)生規(guī)模大小的指標(biāo),定義森林火災(zāi)規(guī)模指數(shù),并利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法(RNN)以及長短時記憶網(wǎng)絡(luò)算法(LSTM...

【文章頁數(shù)】：70 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
1 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 研究目的及意義
    1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.3.1 國外研究現(xiàn)狀
        1.3.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀
    1.4 研究方案
        1.4.1 研究目標(biāo)
        1.4.2 研究內(nèi)容
        1.4.3 研究方法
        1.4.4 擬解決關(guān)鍵問題
        1.4.5 技術(shù)路線
    1.5 論文組織結(jié)構(gòu)
2 研究區(qū)域概況及數(shù)據(jù)處理
    2.1 研究區(qū)域概況
    2.2 數(shù)據(jù)來源
        2.2.1 氣象數(shù)據(jù)
        2.2.2 非氣象數(shù)據(jù)
        2.2.3 森林火災(zāi)數(shù)據(jù)
    2.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理
        2.3.1 數(shù)據(jù)清洗
        2.3.2 多重共線性檢驗(yàn)
        2.3.3 數(shù)據(jù)歸一化
        2.3.4 Kennard-Stone(K-S)算法
    2.4 本章小結(jié)
3 森林火災(zāi)發(fā)生規(guī)律及分析
    3.1 森林火災(zāi)時間分布規(guī)律
        3.1.1 森林火災(zāi)年際變化
        3.1.2 森林火災(zāi)月際變化
        3.1.3 森林火災(zāi)季節(jié)變化
    3.2 森林火災(zāi)空間分布規(guī)律
        3.2.1 森林火災(zāi)坡度分布規(guī)律
        3.2.2 森林火災(zāi)坡向分布規(guī)律
        3.2.3 森林火災(zāi)海拔分布規(guī)律
    3.3 森林火災(zāi)氣象分布特征分析
        3.3.1 森林火災(zāi)溫度分布特征
        3.3.2 森林火災(zāi)降水分布特征
        3.3.3 森林火災(zāi)風(fēng)速分布特征
    3.4 本章小結(jié)
4 森林火災(zāi)發(fā)生預(yù)測模型建立與分析
    4.1 常用林火預(yù)測模型的比較
    4.2 二項邏輯斯蒂模型
        4.2.1 二項邏輯斯蒂回歸模型的定義
        4.2.2 二項邏輯斯蒂回歸模型的公式推導(dǎo)
        4.2.3 二項邏輯斯蒂回歸模型的參數(shù)估計
    4.3 隨機(jī)森林算法
        4.3.1 隨機(jī)森林算法的定義
        4.3.2 隨機(jī)森林算法的流程
        4.3.3 隨機(jī)森林算法數(shù)據(jù)量的設(shè)置
        4.3.4 隨機(jī)森林算法變量的評價
    4.4 基于氣象因子林火預(yù)測模型建立
        4.4.1 氣象因子多重共線性檢驗(yàn)
        4.4.2 二項邏輯斯蒂模型對林火的預(yù)測
        4.4.3 隨機(jī)森林算法模型對林火的預(yù)測
    4.5 基于綜合因子林火預(yù)測模型建立
        4.5.1 綜合林火因子多重共線性檢驗(yàn)
        4.5.2 二項邏輯斯蒂模型對林火的預(yù)測
        4.5.3 隨機(jī)森林算法模型對林火的預(yù)測
    4.6 結(jié)果與分析
        4.6.1 氣象因子模型比較
        4.6.2 綜合因子模型比較
    4.7 模型預(yù)測準(zhǔn)確率分析
    4.8 本章小結(jié)
5 森林火災(zāi)發(fā)生規(guī)模預(yù)測模型建立與評價
    5.1 森林火災(zāi)發(fā)生規(guī)模預(yù)測模型建立
        5.1.1 BP神經(jīng)模型
        5.1.2 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
        5.1.3 長短時記憶模型
        5.1.4 模型參數(shù)設(shè)置
    5.2 森林火災(zāi)發(fā)生規(guī)模計算
    5.3 結(jié)果與分析
        5.3.1 森林火災(zāi)發(fā)生規(guī)模等級分類
        5.3.2 預(yù)測模型分析
    5.4 本章小結(jié)
6 總結(jié)與展望
    6.1 研究結(jié)論
    6.2 研究展望
參考文獻(xiàn)
個人簡介
第一導(dǎo)師簡介
第二導(dǎo)師簡介
獲得成果目錄
致謝



本文編號：4028713