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基于多目標決策與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在農(nóng)林火災(zāi)中的應(yīng)用研究

發(fā)布時間:2020-09-25 08:54
   目前,森林火災(zāi)是對環(huán)境和人類生命嚴重威脅的災(zāi)害之一~([1]);馂(zāi)發(fā)生卻又是突發(fā)性的、隨機性的。火災(zāi)發(fā)生時與氣象特點、植被情況和起火原因等存在一定的關(guān)聯(lián);馂(zāi)發(fā)生首先應(yīng)當具備可燃物、助燃物和火源三要素,同時還需要合適的氣候條件時,則容易引起火災(zāi),所以林火預(yù)測研究是林火控制建設(shè)的重要前提,并對防火工作具有指導意義。本文對江西省森林火災(zāi)發(fā)生的基本情況、森林火災(zāi)事例以及火災(zāi)圖像數(shù)據(jù)進行了分析和整理,并采用數(shù)據(jù)挖掘平臺對預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進行探索性地研究。介紹了數(shù)據(jù)挖掘在森林火災(zāi)中研究狀況、數(shù)據(jù)挖掘一般概念、采用的數(shù)據(jù)挖掘算法以及所采用的開發(fā)平臺工具。數(shù)據(jù)收集方面,首先,統(tǒng)計了2006-2015年江西省森林火災(zāi)發(fā)生的基本情況,主要包括火災(zāi)發(fā)生次數(shù)、過火面積、受災(zāi)面積、直接經(jīng)濟損失等;其次,對江西省的火災(zāi)發(fā)生次數(shù)與氣候的關(guān)系進行了統(tǒng)計;最后,收集了江西省森林火災(zāi)發(fā)生事故案例,以及收集和整理了火災(zāi)發(fā)生的圖像數(shù)據(jù)。對現(xiàn)有收集的數(shù)據(jù)進行預(yù)處理后,使用MySQL數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)存儲數(shù)據(jù)。對數(shù)據(jù)的挖掘建模運用的是Python OpenCV開發(fā)平臺實現(xiàn),主要運用關(guān)聯(lián)規(guī)則、時間序列、聚類分析和多目標決策算法對江西森林火災(zāi)統(tǒng)計數(shù)據(jù)、森林火災(zāi)事故案例以及火災(zāi)圖像數(shù)據(jù)進行挖掘,以探測火災(zāi)發(fā)生時各屬性之間內(nèi)在聯(lián)系和規(guī)律。本研究結(jié)果為在森林火災(zāi)中應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)提供了參考,并在火災(zāi)預(yù)測研究方面具有一定的現(xiàn)實指導意義。
【學位單位】:江西科技師范大學
【學位級別】:碩士
【學位年份】:2018
【中圖分類】:S762;TP311.13
【部分圖文】:

基于多目標決策與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在農(nóng)林火災(zāi)中的應(yīng)用研究


數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

過程圖,數(shù)據(jù)挖掘,過程


圖 1.2 數(shù)據(jù)挖掘過程(1)挖掘目標的理解:數(shù)據(jù)挖掘的首要目標是從具體應(yīng)用出發(fā)理解具體的真實需要,了解相關(guān)領(lǐng)域情況,熟悉該領(lǐng)域的背景知識,弄清用戶具體需求。然后從相關(guān)領(lǐng)域收集信息為基礎(chǔ),理解和分析用戶提出的問題,制定實施計劃和風險等的評估以及具體的預(yù)期目標。(2)數(shù)據(jù)采集和選擇:在確定了具體的數(shù)據(jù)挖掘目標后,需要收集挖掘相關(guān)的原始數(shù)據(jù),通過數(shù)據(jù)的性質(zhì)、數(shù)量、質(zhì)量、格式等的統(tǒng)計來描述數(shù)據(jù)的相關(guān)特征。用于挖掘的數(shù)據(jù)可能是通過某些業(yè)務(wù)系統(tǒng)抽取的相關(guān)的子樣本數(shù)據(jù)。抽取數(shù)據(jù)標準要把握相關(guān)性、可靠性和有效性。數(shù)據(jù)取樣一定要嚴把質(zhì)量關(guān),因為數(shù)據(jù)挖掘探索運行的內(nèi)在規(guī)律,原始數(shù)據(jù)如果有誤,則很難探索規(guī)律性。在預(yù)處理之前還需要數(shù)據(jù)探索,即數(shù)據(jù)質(zhì)量分析,這是數(shù)據(jù)準備期間能否獲得有效且準確的挖掘分析結(jié)果的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。在此過程主要是為了檢查是否有不符合要求的、重復(fù)存在的、雜亂的、不完整的數(shù)據(jù)存在。(3)數(shù)據(jù)預(yù)處理:原始數(shù)據(jù)來源于實際記錄的數(shù)據(jù),這些記錄常存在噪聲、

流程圖,流程,步驟,算法


2 章 多目標決策與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)算法和工具的選簇的中心;(5) Until;(6)質(zhì)心不發(fā)生變化后 K-Means 算法的步驟(3)流程所示,圖 2.2 為流程。

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10 徐克龍;基于格的多目標決策理論研究[D];西南交通大學;2004年



本文編號:2826516

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