【摘 要】
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云南省是我国重点林区之一,其独特的气候类型使得森林可燃物类型繁多,森林火灾的发生多而复杂。研究林火发生发展的规律,进行准确的林火预测预报是保护森林资源与人们的生命
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云南省是我国重点林区之一,其独特的气候类型使得森林可燃物类型繁多,森林火灾的发生多而复杂。研究林火发生发展的规律,进行准确的林火预测预报是保护森林资源与人们的生命财产安全的有效途径。本课题对云南省2001年到2010年这10年的森林火灾发生情况进行了分析,建立了利用气象数据预测森林火灾面积的模型。研究对比了三种林火预测模型的预测效果,分别为线性模型,基于高斯核函数的支持向量机模型以及自定义核函数的支持向量机模型。运用半正定规划建模的方法,构造出符合林火数据特点的核函数作为支持向量机算法中的特征映射,并且使用网格搜索算法搜索最优参数,建立了自定义核函数的支持向量机模型。模型评估得到自定义核函数的支持向量机模型预测结果的均方误差值比线性模型以及基于高斯核函数的支持向量机模型的均方误差值小,并且没有产生过学习的现象。使用回归误差特征曲线图对比分析了三个模型在不同允许误差限下的准确率。结果表明在允许误差小于0.7时,高斯核和自定义核具有相似的准确率,而在允许误差增大后,自定义核的准确率要明显优于高斯核。设计并实现了基于这三个模型的林火预测系统,使得利用气象数据进行林火预测更加方便快捷,为利用数据挖掘方法实现林火预测提供了理论指导及技术基础。
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