一种基于改进深度森林模型径流预测方法.pdf
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(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117407802A
(43)申请公布日2024.01.16
(21)申请号202311212665.4G06Q50/06(2024.01)
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摘要：
随着全球气候变化和森林资源的过度开发，森林火灾的发生频率和破坏力不断上升。为了有效预防和控制森林火灾，本研究提出了一种基于深度学习的森林火灾蔓延预测模型。本文首先分析了森林火灾蔓延预测的重要性，然后详细阐述了深度学习在火灾蔓延预测中的应用优势，最后概述了本文的研究目的、方法和预期成果。
关键词：森林火灾；深度学习；蔓延预测；模型构建
一、引言
（一）森林火灾蔓延预测的重要性
1.预防森林火灾，保护生态环境
森林火灾不仅破坏森林资源，还会导致土壤侵蚀、水源污染和生物多样性减少，严重威胁生态环境的稳定性。因此，准确预测森林火灾蔓延情况，有助于采
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基于AVOA的时序预测模型在径流预报中的应用研究
一、引言
随着全球气候变化的影响，径流预报成为水资源管理、防洪减灾和水利工程等领域的核心任务。径流预报的准确性对于合理配置水资源、减少洪涝灾害损失具有重大意义。近年来，基于人工智能的时序预测模型在径流预报中得到了广泛应用。本文旨在探讨基于AVOA（自适应向量优化算法）的时序预测模型在径流预报中的应用研究。
二、AVOA时序预测模型概述
AVOA是一种自适应的优化算法，其核心思想是通过自适应调整参数来优化模型的预测性能。该算法具有较强的学习能力和泛化能力，能够处理复杂非线性问题。在时序预测中，AVOA可以充分利用历史数据信息，捕捉数据间的依赖关系