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申请/专利权人：广生数字科技(河南)有限公司
摘要：本发明公开了一种基于人工智能的森林火灾预测方法及系统，属于森林火灾智能防控技术领域，方法包括数据集构建、特征集构建、森林火灾敏感性预测、森林火灾地点预测和森林火灾预测报告生成。本发明采用改进的Xception模型进行森林图像特征集构建，能更好捕捉复杂特征，具有更强的泛化能力，有助于提高后续预测的准确性和稳定性；采用长短期正则化随机森林模型进行森林火灾敏感性预测，有效捕捉时序特征，综合环境特征集和森林火灾特征集进行预测，提高了模型准确性和泛化能力；基于支持向量机构建森林火灾地点预测模型，采用改进的平方铰链损失函数进行模型训练，能更准确地预测森林火灾地点，有助于提高防火应急措施的及时性。
主权项：1.一种基于人工智能的森林火灾预测方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：步骤S1：数据集构建；步骤S2：特征集构建，具体为通过环境特征集构建、森林图像特征集构建和森林火灾特征集构建，进行特征集构建；所述森林图像特征集构建，具体为采用改进的Xception模型，对森林火灾初始数据集中的森林遥感图像数据进行特征提取，得到森林图像特征集；步骤S3：森林火灾敏感性预测，具体为依据环境特征集和森林火灾特征集，采用长短期正则化随机森林模型进行森林火灾敏感性预测；所述长短期正则化随机森林模型，具体包括长短期记忆网络块和正则化随机森林块，所述长短期记忆网络块，用于提取时间序列特征并生成森林火灾气象指数，具体包括输入子层、长短期记忆网络层、随机失活层、全连接层和输出子层，所述正则化随机森林块，用于综合森林火灾气象指数和森林火灾特征集进行预测；步骤S4：森林火灾地点预测，具体为依据森林图像特征集，基于支持向量机构建森林火灾地点预测模型，进行森林火灾地点预测，得到森林火灾地点预测信息；所述构建森林火灾地点预测模型，具体为采用改进的平方铰链损失函数，对支持向量机进行模型训练，得到森林火灾地点预测模型；步骤S5：森林火灾预测报告生成。
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