公开(公告)号：CN117689066A

公开(公告)日：2024-03-12

申请号：CN202311694021.3

申请日：2023-12-11

Applicant: 内蒙古农业大学

Inventor： 张恒 ,  周庆 ,  李慧 ,  诺敏 ,  周振东 ,  孙一丹 ,  王文轩 ,  梁颜森

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/02 ,  G06F18/27 ,  G06F18/243

Abstract: 本发明涉及一种林火驱动因素识别及预测方法、系统、设备以及介质，方法包括：根据森林火灾数据创建随机点，在创建随机点时确定随机点的时间，将火点与随机点形成完整布点数据；将收集的驱动因素数据结合完整布点数据得到样本数据，并将样本数据经过随机划分得到多个中间模型；基于中间模型对预构的模型进行学习训练；识别每一模型的重要驱动因素；对每一模型的驱动因素进行显著性测试，在所有模型选择保留下来的重要驱动因素后的最终模型之中，择一模型进行林火预测。本发明选取了多种影响林火发生的驱动因素，构建了4种预测模型，再通过对驱动因素和预测模型的双重筛选，选择最适合目标区域的模型和重要驱动因素来完成精确度高的林火预测工作。

公开(公告)号：CN119884645A

公开(公告)日：2025-04-25

申请号：CN202411932509.X

申请日：2024-12-26

Applicant: 内蒙古农业大学

Inventor： 张恒 ,  郝帅 ,  班擎宇 ,  高润红 ,  孙一丹 ,  刘雪 ,  于迦南 ,  陈雨菲 ,  丁蕊

IPC: G06F18/20 ,  G06F18/10 ,  G06F18/214 ,  G06F18/27 ,  G06F18/243 ,  G06N5/01 ,  G06N20/20 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明涉及森林火灾预测技术领域，具体为一种区别于人工记录和卫星遥感数据的森林火灾预测方法，包括以下步骤：S1、数据获取与预处理、S2、模型训练及预测、S3、预测精度检测。本发明通过建立六种数据模型来进行数据训练，并且充分获取森林火灾的相关数据，以两种数据源可以相互佐证，克服了单一数据源的缺点和误差；充分提升模型的精准性，之后再对模型进行区分，可以筛选出适用于不同地区或者同一地区不同防火期、不同季节最适用的预测模型，预测准确率更高，以便在后续预测时进行针对性使用，并且还能实现多模型之间的相互印证，提升预测的精准性。