基于多目标决策与数据挖掘技术在农林火灾中的应用研究

发布时间：2020-09-25 08:54

　　 目前,森林火灾是对环境和人类生命严重威胁的灾害之一~([1])。火灾发生却又是突发性的、随机性的。火灾发生时与气象特点、植被情况和起火原因等存在一定的关联。火灾发生首先应当具备可燃物、助燃物和火源三要素,同时还需要合适的气候条件时,则容易引起火灾,所以林火预测研究是林火控制建设的重要前提,并对防火工作具有指导意义。本文对江西省森林火灾发生的基本情况、森林火灾事例以及火灾图像数据进行了分析和整理,并采用数据挖掘平台对预处理后的数据进行探索性地研究。介绍了数据挖掘在森林火灾中研究状况、数据挖掘一般概念、采用的数据挖掘算法以及所采用的开发平台工具。数据收集方面,首先,统计了2006-2015年江西省森林火灾发生的基本情况,主要包括火灾发生次数、过火面积、受灾面积、直接经济损失等;其次,对江西省的火灾发生次数与气候的关系进行了统计;最后,收集了江西省森林火灾发生事故案例,以及收集和整理了火灾发生的图像数据。对现有收集的数据进行预处理后,使用MySQL数据库系统存储数据。对数据的挖掘建模运用的是Python OpenCV开发平台实现,主要运用关联规则、时间序列、聚类分析和多目标决策算法对江西森林火灾统计数据、森林火灾事故案例以及火灾图像数据进行挖掘,以探测火灾发生时各属性之间内在联系和规律。本研究结果为在森林火灾中应用数据挖掘技术提供了参考,并在火灾预测研究方面具有一定的现实指导意义。
【学位单位】：江西科技师范大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：S762;TP311.13
【部分图文】：

数据挖掘系统结构

图 1.2 数据挖掘过程（1）挖掘目标的理解：数据挖掘的首要目标是从具体应用出发理解具体的真实需要，了解相关领域情况，熟悉该领域的背景知识，弄清用户具体需求。然后从相关领域收集信息为基础，理解和分析用户提出的问题，制定实施计划和风险等的评估以及具体的预期目标。（2）数据采集和选择：在确定了具体的数据挖掘目标后，需要收集挖掘相关的原始数据，通过数据的性质、数量、质量、格式等的统计来描述数据的相关特征。用于挖掘的数据可能是通过某些业务系统抽取的相关的子样本数据。抽取数据标准要把握相关性、可靠性和有效性。数据取样一定要严把质量关，因为数据挖掘探索运行的内在规律，原始数据如果有误，则很难探索规律性。在预处理之前还需要数据探索，即数据质量分析，这是数据准备期间能否获得有效且准确的挖掘分析结果的关键环节。在此过程主要是为了检查是否有不符合要求的、重复存在的、杂乱的、不完整的数据存在。(3)数据预处理：原始数据来源于实际记录的数据，这些记录常存在噪声、

2 章 多目标决策与数据挖掘技术算法和工具的选簇的中心；(5) Until;(6)质心不发生变化后 K-Means 算法的步骤(3)流程所示，图 2.2 为流程。

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本文编号：2826516