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申请/专利权人：内蒙古农业大学

摘要：本发明涉及一种不同时期的森林区域火灾预测分析方法，其方法包括：根据不同时期的内蒙古森林区域的火灾数据，创建随机点并进行随机日期赋值，根据得到的赋值随机点和森林火点形成样本点数据；获取驱动因子数据并结合样本点得到样本数据集；通过递归将样本数据集切割成多组用于建模的子数据集，再利用线性回归方法对多组子数据集进行连续构建弱学习树模型，进而组合成预测模型；基于预测模型进行预测与分析，得到不同时期的森林防火政策下的若干变化信息。本发明从森林防火政策这一角度出发，深度挖掘了因政策变动而导致的各项变化信息，为构建不同时间序列的火灾预测模型提供参考，并为优化森林火灾管理政策及预测预报工作提供科学依据。

主权项：1.一种不同时期的森林区域火灾预测分析方法，其特征在于，包括：以森林防火政策实施时间为分界线，获取分界线前后的不同时期的内蒙古自治区森林区域的火灾数据；根据获取的分界线前后的不同时期的内蒙古自治区森林区域的火灾数据，以接近或多于森林火点的比例创建随机点并进行随机日期赋值，根据得到的赋值随机点和森林火点形成样本点数据；从至少一个数据源获取包含地形、森林类型、基础设施、人口和社会经济、气象的驱动因子数据，并结合样本点数据得到样本数据集；通过递归将样本数据集切割成多组用于建模的子数据集，再利用线性回归方法对多组子数据集进行连续构建弱学习树模型，将建立的多个连续的弱学习树模型组合成预测模型；基于预测模型对分界线前后的不同时期的火灾数据进行预测与分析，得到不同时期的森林防火政策下的模型精度的变化信息、火灾预测概率变化信息、火灾驱动因素的变化信息以及火险等级的变化信息之中的至少一种；其中，根据获取的分界线前后的不同时期的内蒙古自治区森林区域的火灾数据，以接近或多于森林火点的比例创建随机点并进行随机日期赋值，根据得到的赋值随机点和森林火点形成样本点数据包括：遍历获取的分界线前后的不同时期的内蒙古自治区森林区域的火灾数据，删除没有地理位置的火灾数据；将保留下来的已知火点赋值为1；以全国土地利用数据为基础提取内蒙古自治区森林类型分布范围，在内蒙古自治区森林类型分布范围内创建随机点，并将随机点赋值为0；对创建的随机点进行随机日期赋予，以确保随机点的生成在时间上和空间上都是完全随机的；对创建的随机点两两之间进行最小允许距离设置，以避免创建的随机点与已知火点重合或者邻近；根据森林火点和随机点形成样本点数据；基于预测模型对分界线前后的不同时期的火灾数据进行预测包括：利用预测模型所依赖的构建工具使得预测模型基于不同时期的内蒙古自治区森林区域的火灾数据分别进行放弃不重要变量测试，在以精度最高为目的不断调整模型层参数过程中，选择保留没有被放弃3次及以上的显著变量；借助于增强回归树模型所依赖的构建工具，得到分界线前后的不同时期的内蒙古自治区森林区域的火灾数据所对应的显著变量之间的相对重要性，并根据显著变量之间的相对重要性进行排序；引入显著变量参与预测模型的拟合阶段，以得到预测模型在分界线前后的不同时期内的预测结果；其中，预测模型为： 式中，TmX，γm代表的是第m棵弱学习树模型，m∈M，X代表的是驱动因子预测变量，γm代表的是预测变量参数，是该决策树分裂点和叶子结点的赋值，求解γm的过程为单棵弱学习树模型的学习训练过程。

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