資料介紹
	  森林火災(zāi)是一個主要的環(huán)境問題,造成經(jīng)濟損失和生態(tài)破壞而且危及生命。如何預(yù)測、防治或減少森林火災(zāi)的危害成為諸多學(xué)科領(lǐng)域共同關(guān)注的科學(xué)任務(wù)。傳統(tǒng)的做法是使用衛(wèi)星,紅外線掃描儀和局部傳感器。但是由于衛(wèi)星定位的延遲和掃描儀高昂的設(shè)備成本和維護成本,這些方案不能用來解決所有的情況。然而,研究表明氣象因素對森林火災(zāi)有重要的影響。因此,有不少的學(xué)者建立森林火災(zāi)預(yù)測系統(tǒng)并將氣象數(shù)據(jù)納入量化指標(biāo)體系。隨機計算機的迅速發(fā)展,不少的學(xué)者將機器學(xué)習(xí)的方法運用到森林火災(zāi)等級預(yù)測模型中,但是其預(yù)測效果并不十分理想。本文提出基于機器學(xué)習(xí)中支持向量機方法的改進方法.最小二乘支持向量機,由于最小二乘支持向量機對處理樣本容量較小的數(shù)據(jù)具有較高的準(zhǔn)確度而且耗時較短。本文選用UCI數(shù)據(jù)庫中的森林火災(zāi)數(shù)據(jù)進行預(yù)測處理,選用高斯函數(shù)(徑向基函數(shù))作為最小二乘支持向量機的核函數(shù),根據(jù)一對一的多分類算法設(shè)計出最小二乘支持向量機的多分類器,使用粒子群算法選擇最優(yōu)參數(shù)。最后與支持向量機、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹等方法進行對比。
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