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| 基于EEMD-LSTM的森林火灾成灾面积预测模型 | |
| 引用本文： | 徐艳杰.基于EEMD-LSTM的森林火灾成灾面积预测模型[J].农业与技术,2022(12):74-76. |
| 作者姓名： | 徐艳杰 |
| 作者单位： | 内蒙古森林消防总队兴安盟支队 |
| 摘 要： | 森林火灾作为一种常见的自然灾害，影响因素众多，一旦发生将会造成严重损失。基于“分解-重构”的研究思路，采用集合经验模态分解EEMD对森林火灾成灾面积时间序列进行特征分解，将提取出的特征分量分别代入长短期记忆网络LSTM模型进行预测，由各分量的预测值叠加重构得到最终的森林火灾成灾面积预测值。选取我国1992—2017年的全国森林火灾成灾面积作为样本数据进行应用验证，结果表明，与单一BP和LSTM神经网络模型相比，本文所建EEMD-LSTM预测模型平均绝对误差MAE的预测性能分别提高了33.7%和41.8%,均方根误差RMSE的预测性能提高了28.8%和39.1%,预测精度明显优于另外2种模型，在森林火灾预报研究领域具有一定的应用价值。 |
| 关 键 词： | EEMD LSTM 森林火灾成灾面积 预测模型 |