【摘 要】
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基于湘中丘陵区1988-2014气象观测数据和森林火灾历史数据,应用二项逻辑斯蒂回归模型和随机森林算法,将样本数据随机分成训练样本（60%）和测试样本（40%）,重复5次拟合,将每次拟合中
【机 构】
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国家林业局中南林业调查规划设计院,中南林业科技大学,河南农业大学
【基金项目】
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国家林业公益性行业专项(201204512);中南林业科技大学研究生科技创新基金资助项目(CX2015A03);湖南省研究生创新项目(CX2015B287);广州市社科发展“十三五”规划(2017GZYB27)
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基于湘中丘陵区1988-2014气象观测数据和森林火灾历史数据,应用二项逻辑斯蒂回归模型和随机森林算法,将样本数据随机分成训练样本（60%）和测试样本（40%）,重复5次拟合,将每次拟合中筛选出的显著特征变量组成全样本数据进行拟合及交叉验证,建立湖南水口山地区林火发生预测模型。结果表明,林火的发生与林分内日最小相对湿度、细小可燃物湿度码和干旱码显著相关;随机森林算法的预测精度在所有样本组合的模拟中均比二项逻辑斯蒂回归模型的预测精度高7%~10%,即使在交叉验证中,前者的预测精度也要高10%左右,表明随机森
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