【摘 要】
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近些年来随着机器学习的不断发展,它在各个民生领域都发挥出了重要的作用,例如人脸识别、语音检测等。并且随着现在大数据时代的蓬勃发展,越来越多的数据资源能够被利用,这为解决一些实际问题提供了很大的便利。作为民生热点的森林火灾,难以预防并且危害极大。森林火灾的起因是多方面的,例如温度,降雨,地形和植被等原因。采用机器学习的方法可以有效利用这些特征,能够对森林火灾发生的概率进行较为准确的预测,这可以更客观
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近些年来随着机器学习的不断发展,它在各个民生领域都发挥出了重要的作用,例如人脸识别、语音检测等。并且随着现在大数据时代的蓬勃发展,越来越多的数据资源能够被利用,这为解决一些实际问题提供了很大的便利。作为民生热点的森林火灾,难以预防并且危害极大。森林火灾的起因是多方面的,例如温度,降雨,地形和植被等原因。采用机器学习的方法可以有效利用这些特征,能够对森林火灾发生的概率进行较为准确的预测,这可以更客观的反映森林火灾发生的规律,能有效降低森林火灾带来的经济损失和环境破坏,确保林业发展和生态文明的建设。在数据准备方面,选取森林火灾次数最多的麦克默里堡及周边地区作为研究区域,然后根据着火点的经纬度信息使用基于selenium的网络爬虫技术采集附近站点的气象数据,根据研究区的DEM数据分析坡度和坡向并提取出数据;在数据处理和分析方面,根据不同数据项的实际物理意义使用不同的处理方式。对气象因子进行相关分析和回归分析,验证了森林火灾发生结果与采集的气象因子之间存在一定的线性相关关系;在实验方法设计和结果分析方面,提出了一种对多层感知机网络结构改进的方法,将与输出结果存在线性相关关系的部分输入节点与输出节点直接连接。同时分析了粒子群优化算法（PSO）的原理和流程,改进了其惯性权重参数和加速度常数的更新方式,随着算法的迭代动态地更新。并通过不同维度的Rastrigin函数测试改进效果。最后分别构建基于改进前后的PSO算法来训练多层感知机的预测模型,并对传统的逻辑回归和随机森林算法建立的森林火灾预测模型进行对比分析。改进后的PS O算法训练改进后的多层感知机得到的预测结果不论在准确率还是召回率上都要优于其他模型,表现最佳,验证了两种优化方式的有效性。
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