基于深度学习的气象与森林火险预测方法研究

发布时间：2025-01-06 00:59

　　气象因子是影响森林火灾的重要因素,众多专家与学者以气象因子为研究对象展开对森林火险的预测预报,以此提前部署相关的林火防控工作。在全球气候形势复杂,各类气象数据激增的大数据时代背景下,仅以即时观测的气象数据难以实现对森林火险更为准确的预测。预先对有关气象因子进行精准预测可为林火预测提供更及时、更高效的数据支持与科研依据。但传统的气象与森林火险预测模型多为数学方法和浅层神经网络,这些模型在面对大量的气象数据以及不平衡的林火数据集时易出现建模困难、过拟合及预测准确率低下等问题,并不符合气象以及林业大数据的时代趋势。针对上述问题,本文基于深度学习相关理论,分别提出实现气象预测以及森林火险预测的模型与方法,其主要内容如下:(1)以门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)网络模型为基础,在原始GRU结构中新增最大信息系数(Maximal Information Coefficient,MIC)算法层,使改进后的预测模型可对多种气象因子进行关联性分析,筛选出预测目标的输入特征;使用Adam优化器以及R-Dropout方法对传统GRU网络进行参数优化与模型改进,进一步提升该模型的...

【文章页数】：68 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图２－１?ＬＳＴＭ祌经元内部结构??图２－１中，Ｃｔｑ表示进入神经元之前的细胞状态，Ｃ；表示后一细胞状态；代表前??

年代所提出的具有三种门单元??结构的神经网络。其具体做法是：在传统循环神经网络中的每个神经元内部都加入了遗??忘门机制（／〇叹以ｇａ／ｅ?）、输入门机制（却ｗ／?ｇａ／ｅ）以及输出门机制（〇啤ｗ？识／ｅ?）。??ＬＳＴＭ神经元内部结构如２－１所示。??Ｋ??ｃ－＾＾—？？?？ｎｎ....

图２－５重置门部分结构??重置门的具体工作原理是将上一阶段神经元的隐含信息与当前阶段神经儿的输??入信息：ｘ？，进行拼接，再与相应权重相乘，最后通过Ｓｉｇｍｏｉｄ函数进行计算

?２深度学习相关技术概述???弃，保证模型整体的学习效率。两种门控单元的工作原理如下：??厂［Ｕ?（２－９）??ｚ，?＝ａ（Ｗ：?－?［ｈ＾＾ｘ，］）?（２－１０）??／＾?＝?（１?－?ｚ，）?＊?＋ｚｔ＊?ｔａｎｈ（＾／７?？?［ｒｔ?＊?／＾＿］?，ｘ，?］）?（２－１１）....

图２－６待定输出值部分??

?２深度学习相关技术概述???制成图２－６与图２－７。??ｒ?：?＾??，?ｈｔ??－Ｈ?ｔａｎｈ?????？??＼?Ｊ??图２－６待定输出值部分??图２－６与２－７中，＆是指当前单元结构内的待定输出值。其余参数同图２－３中保持??一致。待定输出值可根据公式２－９至２－１２计算得....

图２－７输出值部分??最后的输出值是要根据前一神经元的输出值与之前求出的待定输出值共同经一系列??

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本文编号：4023544