基于bp人工神经网络的区域森林火灾预测研究

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1、专业学位硕士研究生学位论文夢&，：乂-丨、指导教师顾沈明>-、>‘.）••:,专业种类农业推广论文答辩委员会签字：及P^又、孝夕授（主席)>&)X答辩日期：年亡月日浙江海洋学院论文原创性声明本人声明，所呈交的学位论文系在导师指导下本人独立完成的研究成果。文中依法引用他人的成果，均已做出明确标注或得到许可。论文内容未包含法律意义上已属于他人的任何形式的研宄成果，也不包含本人己用于其他学位申请的论文或成果。本人如违反上述声明，愿意承担以下责任和后果：1.交回学校授予的学位证书；2.学校可在相关媒体上对作者本人的行为进行通报；3.本人按照

2、学校规定的方式，对因不当取得学位给学校造成的名誉损害，进行公开道歉；4.本人负责因论文成果不实产生的法律纠纷。论文作者鮮曰期：年/月6曰浙江海洋学院论文知识产权权羼声明本人在导师指导下所完成的论文及相关的职务作品，知识产权归属浙江海洋学院。学校享有以任何方式发表、复制、公幵阅览、借阅以及申请专利等权利。本人离校后发表或使用学位论文或与该论文直接相关的学术论文或成果时，署名单位仍然为浙江海洋学院。CP学位论文作者签名：汍I指导教师签名：曰期：；年f月t曰曰期：办^年6月I曰《中国博士学位论文全文数据库》《中国优秀硕士学位论文全文数据库》

3、和《万方数据电子出版社》投稿声明研究生处：.本人同意《中国博士学位论文全文数据库》和《中国优秀硕士学位论文全文数据库》出版章程的内容，愿意将本人的学位论文委托研宂生处向中国学术期刊（光盘版）电子杂志社的《中国博士学位论文全文数据库》和《中国优秀硕士学位论文全文数据库》投稿，希望《中国博士学位论文全文数据库》和《中国优秀硕士学位论文全文数据库》给予出版，并同意在《中国优秀博硕士学位论文全文数据库》和《中国优秀硕士学位论文全文数据库》以及CNKI系列数据库中使用，同意按章程规定孚受相关权益。论文级别：•硕士口博士学位论文作者签名:_^指导

4、教师签名：j曰期：年[月I?曰曰期：年&月石曰作者联系地址（邮编）：作者联系电话：浙江海洋学院专业学位硕士论文基于BP人工神经网络的区域森林火灾研究作者姓名：胡超指导教师：顾沈明专业种类：农业推广专业领域：农业信息化学习方式：全日制学位授予单位：浙江海洋学院论文答辩日期：2014年5月27日ADissertationforMaster’sDegreeSubmittedtoZhejiangOceanUniversityTheregionalforestfireresearchbasedonBPneuralnetworkCandidate

5、:：HuChaoSupervisor：ProfessorGuSpeciality：AgriculturalInformatizationDateOfSubmission：April2015摘要摘要2013年国家统计相关部门第八次全国森林资源清查显示，我国森林面积2.08亿公顷，森林覆盖率21.63%。活立木总蓄积164.33亿立方米，森林蓄积151.37亿立方米。天然林面积1.22亿公顷，蓄积122.96亿立方米；人工林面积0.69亿公顷，蓄积24.83亿立方米。用我国森林资源与世界森林资源相比，森林资源相对匮乏。被称之为地球之肺的森

6、林，是我们生存空间氧气的重要制造场所，同时对空气中的粉尘过具有过滤作用，它还是沙尘暴的重要防御者，无论是国民经济的发展还是环境保持，森林都是必不可少的宝贵自然资源。而森林火灾使这些资源造成极大的危害，森林火灾预防和预测，并采取有效措施是当务之急。预测和防治森林火灾对经济环境和社会环境的可持续发展具有重要意义。通过对影响森林火灾的气候因子作为模拟神经的输入，火灾发生情况作为输出，可以有效分析各影响因素对火灾发生的权重和联系。人工神经网络通过对大量统计数据的训练仿真，并模拟运算，优化自身网络结构，得出所需要的函数运算结构。在大量数据处理分

7、析上，这种方法相对于逻辑推理演算更具有优势。本文首先对世界及我国森林火灾近况作了概述，然后阐述了人工神经网络和BP神经网络结构、特点以及算法，同时对影响森林火灾发生的相关气候因素的相关性进行简要分析。然后收集广西省桂林市和广东省广州市历史气候变化和森林火灾发生数据的历史气候数据和森林火灾发生数据建立预测模型。本研究通过对广西省桂林市和广东省广州市历史气候变化和森林火灾发生的数据作为研究基础，运用matlab中的BP神经网络对以上两个地区的森林火灾建立预测模型，并采用了一种改进粒子群算法对BP神经网络的性能进行优化，仿真实验结果表明，与

8、传统的BP算法和粒子群算法优化后相比，经改进后的粒子群优化BP神经网络的方法不仅能够快速收敛到神经网络的学习目标，并且提高了模型的预测精度。关键词：森林火灾；神经网络；气象因素；模型；预测IABSTRACTABSTRAC