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基于DRNN和ARIMA模型的森林火灾面积时空综合预测方法 被引量：7
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作者 梅志雄 徐颂军 王佳璆 《林业科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第8期101-107,共7页
森林火灾是一个跨空间发展的动态过程,不易被传统的分析方法和静态神经网络有效处理。提出一种基于动态回归神经网络(DRNN)和自回归集成移动平均(ARIMA)组合模型的森林火灾时空综合预测方法。该方法先用ARIMA对时空数据的时序进行预测,... 森林火灾是一个跨空间发展的动态过程,不易被传统的分析方法和静态神经网络有效处理。提出一种基于动态回归神经网络(DRNN)和自回归集成移动平均(ARIMA)组合模型的森林火灾时空综合预测方法。该方法先用ARIMA对时空数据的时序进行预测,再用DRNN捕获时空数据间隐藏的空间相关,最后用统计回归将时间和空间预测结果组合起来,得到时空综合预测结果。以广东省森林火灾面积预测为例,说明其原理和建模过程,并对预测结果的精度进行验证。结果表明:由于考虑了数据间的空间关系,该时空综合预测模型可以对森林火灾面积进行较准确有效的预测,比单纯应用ARIMA模型预测精度高,是预测森林火灾等跨空间动态变化问题的有效工具。 展开更多
关键词 动态回归神经网络 ARIMA模型 森林火灾 时空综合预测
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