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1、ISSN100020054清华大学学报(自然科学版)2010年第50卷第8期36/39CN1122223/NJTsinghuaUniv(Sci&Tech),2010,Vol.50,No.8130221306基于模糊神经网络的森林火情预测1,211张雷,陆建华,梁新刚(1.清华大学航天航空学院,北京100084;2.中国科学院上海技术物理研究所,上海200083)摘要:为了智能化预测森林火情,在分析火情传感器的信多技术交叉防治手段,国内主要采用的还是日常瞭息参量的基础上,提出了模糊隶属函数与神经网络相融合的望台监测
2、与灾中灾后的遥感影像分析,而在灾前预预测方法。利用欧洲标准试验火TF1模型的运算分析表警的科学分析与辅助决策方面尚缺较好的技术明,该方法能有效降低概率在0.5附近的森林火情误报率;[123]手段。进一步引入干扰信息参量后预测时间虽有短暂的延迟,但仍森林火灾伴随着燃烧气体、烟雾、温度、火焰和能比较准确地预测火情并输出其概率特征。该文提出的模燃烧波等火情信息参量,诸如可燃气体传感器、感烟糊神经网络研究方法对复杂度较高的森林火情传感网络及传感器、感温传感器和火焰传感器都是森林火情信其预测系统具有较强的实用价值。息探测的
3、传感终端。考虑到单个传感器的探测信号关键词:森林火情预测;模糊神经网络;火灾概率并不能完全作为森林火灾引起的火情信息参量,并中图分类号:TP183文献标志码:A且火灾发生时这些信息参量将同时存在,因此研究文章编号:100020054(2010)0821302205多信息参量的传感探测技术是降低误报率和提高林火监测系统可靠性的重要方法。Forestfireforecastingbasedona在森林火情预测系统的设计与研究中,一般只fuzzy2neuralnetwork将各种探测手段采集来的信息做简单的分析与统ZH
4、ANGLei1,2,LUJianhua1,LIANGXingang1计。在近地面(地表)探测和定量分析火灾概率时,(1.SchoolofAerospace,TsinghuaUniversity,多传感器可以将物理或化学特征转换成信号,通过Beijing100084,China;智能处理这些信息参量来分析和判断森林火情的状2.ShanghaiInstituteofTechnicalPhysics,ChineseAcademyof态。森林火情的信息参量具有时变性,很难用一种Sciences,Shanghai20008
5、3,China)或几种数学模型进行精确描述。同时,森林火情预Abstract:Intelligentprocessingforforestfireforecastingsrequiresinformationfromarangeoffiresensors.Afuzzymembership测也是一个复杂的过程,不仅包括输入信息参量与functionandneuralnetworksuitableforforecastingweredeveloped已知信息(经验)的比较、输出信号的概率分析、火情forafuzzy2
6、neuralnetworkforfireforecasting.Experimentswiththe状态的报警等,而且要求能够适应各种环境条件的TF1modeloftheEuropeanstandardtestfireshowthatthisfuzzy2neuralnetworkeffectivelyreducesthefalsealarmratefor变化,自动调整参数来达到快速探测与准确预测forestfiresnearaprobabilityof0.5andreasonablyforecastsforest
7、火情[325]。firewithaprobabilityfeatureoutputevenwithadelaydueto本文提出了融合模糊系统和神经网络来综合分interferenceinformation.Thisfuzzy2neuralnetworkbasedmethodmaybeapplicabletocomplexfiresensornetworksforforecasting.析森林火情信息参量的方法,对分析火灾概率和演Keywords:forestfireforecasting;fuzzy2neura
8、lnetwork;fire算各种信息参量的特征值有较强的适应能力,也能probability估计出引入干扰信息参量而引起的预报延迟。森林火灾的发生既具有随机性和突发性特点,收稿日期:2009202210又具有一定的规律性,当具备一定的气象、森林植被基金项目:国家“九七三”重点基础研究发展计划项目和地形地理条件时,就会引发森林火灾。目前,国际(2007CB310601)上的