公开(公告)号：CN111369058A

公开(公告)日：2020-07-03

申请号：CN202010146758.1

申请日：2020-03-05

Applicant: 中国民用航空飞行学院

Inventor： 刘全义 ,  杨鑫 ,  熊升华 ,  张健萍 ,  陈晓青 ,  艾洪舟 ,  李海 ,  徐佳 ,  刘雨佳

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/26 ,  G06N3/04 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开一种森林火灾消防直升机需求预测方法及系统，涉及消防直升机技术领域。该方法包括：获取待预测消防直升机数量的影响数据和样本数据；利用改进灰色关联分析对影响数据进行属性约简；利用改进奇异值分解法对第一矩阵进行降维处理；利用样本数据构建径向基函数神经网络；将待预测矩阵导入构建的径向基函数神经网络模型，得到预测的消防直升机数量。本发明以径向基函数神经网络作为消防直升机需求预测模型的主体，充分考虑影响消防直升机数量的多个影响数据，采用改进灰色关联分析和改进奇异值分解法对影响数据进行属性约简和维度约简，优化RBF神经网络模型的结构，提高预测消防直升机数量的精度。

公开(公告)号：CN111369058B

公开(公告)日：2022-06-14

申请号：CN202010146758.1

申请日：2020-03-05

Applicant: 中国民用航空飞行学院

Inventor： 刘全义 ,  杨鑫 ,  熊升华 ,  张健萍 ,  陈晓青 ,  艾洪舟 ,  李海 ,  徐佳 ,  刘雨佳

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/26 ,  G06N3/04 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开一种森林火灾消防直升机需求预测方法及系统，涉及消防直升机技术领域。该方法包括：获取待预测消防直升机数量的影响数据和样本数据；利用改进灰色关联分析对影响数据进行属性约简；利用改进奇异值分解法对第一矩阵进行降维处理；利用样本数据构建径向基函数神经网络；将待预测矩阵导入构建的径向基函数神经网络模型，得到预测的消防直升机数量。本发明以径向基函数神经网络作为消防直升机需求预测模型的主体，充分考虑影响消防直升机数量的多个影响数据，采用改进灰色关联分析和改进奇异值分解法对影响数据进行属性约简和维度约简，优化RBF神经网络模型的结构，提高预测消防直升机数量的精度。