一种基于深度学习技术的森林火灾预警模型及系统

    公开(公告)号:CN111625999A

    公开(公告)日:2020-09-04

    申请号:CN202010478816.0

    申请日:2020-05-29

    Abstract: 本发明提供一种森林火灾预警模型,体系结构包括临近组件、周期组件和外部组件三个组件,构建流程包括:S1、将预处理后的气象数据每个时间间隔内的气温、湿度、风速和降水量分别转换为一个四通道的近似图像的矩阵,再将时间轴划分为两个片段,分别表示在时间流中的各位置的邻近和周期相似的关系;S2、将每个时间片段中的图像矩阵分别输入到邻近组件及周期组件进行建模;S3、通过参数矩阵对不同的分量的结果赋予不同的权重,将邻近组件与周期组件的输出结果融合为残差分量XRes;S4、通过Tanh函数将XRes、XExt集成结果映射到[-1,1]。本发明利用深度残差网络为核心的神经网络结构,构建了森林火灾预警的模型。

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