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基于灰色RBF组合模型的森林火灾预测开题报告

 2021-12-28 21:00:32  

全文总字数:2939字

1. 研究目的与意义及国内外研究现状

目的:森林火灾是一个重大的环境问题,是指失去人为控制后,在林地里自由蔓延和扩展,对森林生态系统和人类带来一定危害和损失,甚至危及人命的林火行为。森林火灾突发性强、破坏性大、处置救助较为困难。因此要扑救森林火灾,最大限度地减少火灾损失,就得了解森林火灾燃烧的规律,爆发的时间和燃烧的面积,快速检测是控制这种现象的关键因素。

意义:通过少量的因素,准确的预测森林火灾受害面积和发生次数,为快速灭火提供理论依据,合理的安排人员的配置,进而减少经济损失和人员伤亡。

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2. 研究的基本内容

综合国内外学者的广泛研究,主要分为两大类:一类是运用一些经验模型(灰色模型或arma模型)或基于统计回归法等传统方法,运用气象因子进行预测简洁方便,但数据来源较困难;另一类是运用人工神经网络方法进行预测,目前的研究多以静态前馈bp网络或rbf网络为主。自回归移动平均模型(arma)是随机时间序列模型,根据若干事件的总体发展趋势来预测未来事件,是一种精度很高的数据分析方法,方法比较常见,运用比较广泛;前期的火灾预测的方法主要集中于定性预测法、回归预测法、灰色预测法和人工神经网络预测法等,所以在对森林火灾预测研究中,运用加权马尔科夫链方法和结合灰色预测、神经网络的方法比较新颖。本文先运用arma模型和灰色rbf神经网络组合预测模型对我国森林火灾受害面积进行了模拟和预测,再用加权马尔科夫链与灰色rbf神经网络组合预测模型对全国森林火灾发生次数进行模拟和预测,对比选择模拟精度较高的模型,进而对2013-2020年的森林火灾情况进行预测。

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3. 实施方案、进度安排及预期效果

第一阶段:2017.1-2017.2 完成与论文相关的中外资料文献的收集;

第二阶段:2017.2-2017.3 整理资料并撰写文献综述和开题报告,正式确认课题;

第三阶段:2017.3-2017.4全面开展毕业论文的实验,处理数据集,进行模拟测试,与传统方法作对比,整理结论,分析优缺点;

第四阶段:2017.4-2017.5总结实验,完成毕业论文编撰和准备论文答辩。

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4. 参考文献

[1] iliadis l s. a decision support system applyingan integrated fuzzy model for long-term forest fire risk estimation[j].environmental modelling software, 2005, 20(5):613-621.

[2] cortez p, morais a. adata mining approach to predict forest fires using meteorological data[j].associao portuguesa para a inteligncia artificial, 2007.

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