CN102663082A - 基于数据挖掘的森林火灾预测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于数据挖掘的森林火灾预测方法，属于信息自动化技术领域；首先对实时的影响森林火灾的特征参数的采集，然后通过相关系数分析，回归模型进行预测，并采用Logistic回归模型进行概率预测，根据国家既定标准，得出预测结果；本方法将先进的数据挖掘技术应用于森林火灾预测，并采用Logistic回归模型对火灾发生的概率预测，与森林火灾预警分级结合，更精确的将森林火灾预警明确和分级，对于较高发生火险等级的情况及时告警增加了概率分析，提高了判断的准确性，同时使运算方便，快捷。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于数据挖掘的森林火灾预测方法，属于信息自动化技术领域。
背景技术
我国是森林火灾多发的国家之一。森林火灾对生态环境 造成的严重破坏，同时给人类的生存造成严重的经济损失。为了防止森林火灾的发生，需要对火灾发生的频率和因素进行研究，并能提供更可靠和更准确的森林火灾预测系统是重要的研究和探索的领域。目前在传统的森林火灾预测技术中，主要采用的是Logistic和零膨胀Poisson(ZIP)回归模型、智能预测等技术。这些技术能有效解决预测等问题，但在预测精度方面还可以进一步提升。
发明内容
针对以上问题，本发明提供一种基于数据挖掘的森林火灾预测系统，将先进的数据挖掘技术应用于森林火灾预测，并采用Logistic回归模型对火灾发生的概率预测，与森林火灾预警分级结合，更精确的将森林火灾预警明确和分级，对于较高发生火险等级的情况及时告警增加了概率分析，提高了判断的准确性，同时使运算方便，快捷。
本发明采用的技术方案：本发明采用了相关性算法和回归模型算法相结合的数据挖掘技术和预测算法手段，并利用Logistic回归模型进行概率预测，根据预测的概率结果，与森林火险信号进行对比，进行预测，具体按照下面步骤进行；
第一步、数据采集过程：根据森林火灾预测所需要的特征参数进行数据的采集、处理和建立所需特征参数的实时和历史数据库；
第二步、相关性分析过程：根据收集到的特征参数利用相关系数公式： 
进行相关性分析，其中
为相关系数，
分别为自变量；
第三步：利用最小二乘法计算回归系数，
其中是回归系数 ， 
、
为变量
、的平均值；
第四步：利用公式
， 其中：
是回归系数，
为自变量，
为概率；并通过计算预测火灾发生的可能性概率；
第五步：利用Logistic回归模型进行概率预测，根据预测的概率结果，与国家林业局规定的森林火险信号进行对比，即：当概率在0-0.25之间时，此时是黄色警情，森林火灾较易发生，但是发生的可能性不大；当概率大于0.5时，需要用当年的每日测量值进行校验，此时橙色警情，森林火灾较易发生，火势蔓延速度快；当概率大于0.75时，需要用多年的日平均测量值进行校验，此时是红色警情，森林火灾极易发生，火势蔓延速度极快。
影响森林火灾因素的特征参数，根据影响火灾的多种因素，选择相应的特征参数作为系统的数据源，诸如：温度、湿度、风速直接因素和环境、地质结构、气候带等间接因素构成。
本发明的有益效果：将先进的数据挖掘技术应用于森林火灾预测，并采用Logistic回归模型对火灾发生的概率预测，与森林火灾预警分级结合，更精确的将森林火灾预警明确和分级，对于较高发生火险等级的情况及时告警增加了概率分析，提高了判断的准确性，同时使运算方便，快捷。
附图说明
图1为系统流程图。
具体实施方式
下面通过实施例对本发明进行详细说明。
本发明采用了相关性算法和回归模型算法相结合的数据挖掘技术和预测算法手段，并利用Logistic回归模型进行概率预测，根据预测的概率结果，与森林火险信号进行对比，进行预测，具体按照下面步骤进行；
第一步、数据采集过程：根据森林火灾预测所需要的特征参数进行数据的采集、处理和建立所需特征参数的实时和历史数据库；
影响森林火灾因素的特征参数，根据影响火灾的多种因素，选择相应的特征参数作为系统的数据源，诸如：温度、湿度、风速等直接因素和环境、地质结构、气候带等间接因素构成。
第二步、相关性分析过程
相关系数：
在发明采用的是一元线性关联模型
，既：变量和变量
，例如
为温度，
为湿度。从上面的公式可以得到相关系数
，如果两个变量之间的相关系数为1或-1，那么就可以由变量
去得到变量的值，且相关系数的绝对值越高，从一个变量去预测另一个变量的精确度就越高，这是因为相关系数越高，就意味着这两个变量的共变部分就越多，所以从其中一个变量的变化就越多地得到另一个变量的变化。
第三步：利用最小二乘法计算回归系数
回归系数：一元回归模型里，通过观测得到若干数据（
）。在这些数据的基础上，获得因变量
对自变量
的回归关系
，其中
～
(0,
)为误差估计,
是回归系数。
利用最小二乘法来计算
的值，从而估计
的值，用公式
来计算，当公式中的
达到最小值时，表示该直线越靠近上述的
个数据点。一般情况下
对（
）不完全相等，则
的最小二乘估计为：
（3） 
（4）
其中
、
为
、
的平均值。
在自变量为
的情况下，线性回归模型将变为： （5）
其中：
是回归系数，
～
(0,
)为误差估计。
第四步：利用公式
， 其中：
是回归系数，
为自变量，
为概率；并通过计算预测火灾发生的可能性概率；
第五步：根据预测的概率结果，与国家林业局规定的森林火险信号进行对比，即：当概率在0-0.25之间时，此时是黄色警情，森林火灾较易发生，但是发生的可能性不大；当概率大于0.5时，需要用当年的每日测量值进行校验，此时橙色警情，森林火灾较易发生，火势蔓延速度快；当概率大于0.75时，需要用多年的日平均测量值进行校验，此时是红色警情，森林火灾极易发生，火势蔓延速度极快。
另外，在实际预测中，我们必须考虑到地形等间接因素的影响。在用于其他领域时，有时特征参数具有非线性关系，就必须采用非线性回归模型。在这种情况下，必须把非线性模型转化成线性模型进行预测。
实施例1
本发明采用哈尔滨某年月平均值得实时气象数据为例，对这年来火灾的发生率进行短期的预测来详细的说明本方法。
基于Windows下的开发环境，使用SQL Sever 2005数据库建立相应的历史、实时数据库，通过Matlab或者C#、C++等编程工具建立模型。
再设计和实现上主要有以下几点：
1、通过对影响因素的考查，确定系统的特征参数；
2、通过相关性分析，确定特征参数间的相关性；
3、通过对特征参数相关性计算，选择相应的参数作为模型中所需的变量，再通过回归模型中的最小二乘法估计回归参数，最后通过回归估计算出预测值。
第一步、特征参数的确定和收集：取湿度、温度、风速、降水量和日照时间为特征参数。
通过特征参数的确定，从数据库中选取一年的相对湿度、温度、风速、降水量以及日照时间，如下表1所示：
表1特征参数
| 相对湿度(%) | 温度（℃） | 风速（米/秒） | 降水量（mm） | 日照时间（h） | |
| 1月 | 20 | -20.1 | 3.1 | 3 | 140.2 |
| 2月 | 29 | -14.9 | 3.2 | 6 | 179.0 |
| 3月 | 43 | -6.1 | 4.0 | 10 | 241.0 |
| 4月 | 50 | 6.21 | 4.7 | 21 | 272.2 |
| 5月 | 67 | 14.45 | 4.5 | 37 | 226.0 |
| 6月 | 70 | 20 | 3.6 | 78 | 285.0 |
| 7月 | 75 | 22.85 | 3.3 | 153 | 280.2 |
| 8月 | 64 | 21.1 | 3.0 | 116 | 210.8 |
| 9月 | 59 | 14.5 | 3.3 | 61 | 260.0 |
| 10月 | 38 | 5.8 | 3.7 | 23 | 164.6 |
| 11月 | 30 | -5.4 | 3.8 | 8 | 193.3 |
| 12月 | 25 | -15.05 | 3.2 | 5 | 162.3 |
第二步、通过相关性公式（1）对表1中的特征参数求其相互间的相关性，如下表2所示：
表2各特征参数间的相关性
| 相对湿度(%) | 温度(℃) | 风速（米/秒） | 降水量（mm） | 日照时间（h） | |
| 相对湿度(%) | 1.0000 | 0.9561 | 0.1938 | 0.8298 | 0.8284 |
| 温度(℃) | 0.9561 | 1.0000 | 0.1533 | 0.8350 | 0.7424 |
| 风速（米/秒） | 0.1938 | 0.1533 | 1.0000 | -0.2821 | 0.3793 |
| 降水量（mm） | 0.8298 | 0.8350 | -0.2821 | 1.0000 | 0.5885 |
| 日照时间（h） | 0.8284 | 0.7424 | 0.3793 | 0.5885 | 1.0000 |
通过上表2对多个特征参数的相关性分析，发现相对湿度、相对温度、降水量和日照时间的相关性较强，本实例采用相关性最强的相对湿度和温度作为变量，用回归模型进行预测。
第三步、通过最小二乘法求得的回归模型的回归系数为：1.8665，0.0212。因为在实施例中选用的是一元线性回归既：，所以
1.8665+0.0212
。
第四步、利用公式
计算概率：
通过此方程就能计算出预测概率为
=0.1，
第五步：根据预测的概率结果，与国家林业局规定的森林火险信号进行对比：当概率在0-0.25之间时，不需要校正，此时是黄色警情，森林火灾较易发生，但是发生的可能性不大；当概率大于0.5时，需要用当年的每日测量值进行校验，此时橙色警情，森林火灾较易发生，火势蔓延速度快；当概率大于0.75时，需要用多年的日平均测量值进行校验，此时是红色警情，森林火灾极易发生，火势蔓延速度极快。
本实施例中概率为
=0.1，概率在0-0.25之间，也就是说易发生火灾，此时的警情为黄色预警。
本发明是通过具体实施过程进行说明的，在不脱离本发明范围的情况下，还可以对发明进行各种变换及等同代替，因此，本发明不局限于所公开的具体实施过程，而应当包括落入本发明权利要求范围内的全部实施方案。
Claims (2)
1.一种基于数据挖掘的森林火灾预测方法，其特征在于：森林火灾预测方法按照下面步骤进行；
第一步、数据采集过程：根据森林火灾预测所需要的特征参数进行数据的采集、处理和建立所需特征参数的实时和历史数据库；
第二步、相关性分析过程：根据收集到的特征参数利用相关系数公式： 
进行相关性分析，其中
为相关系数，
分别为自变量；
第三步：利用最小二乘法计算回归系数，
其中是回归系数 ， 
、为变量
、的平均值；
第四步：利用公式
， 其中：
是回归系数，为自变量，
为概率；并通过计算预测火灾发生的可能性概率；
第五步：根据预测的概率结果，与国家林业局规定的森林火险信号进行对比，即：当概率在0-0.25之间时，此时是黄色警情，森林火灾较易发生，但是发生火灾的可能性不大；当概率大于0.5时，需要用当年的每日测量值进行校验，此时橙色警情，森林火灾较易发生，火势蔓延速度快；当概率大于0.75时，需要用多年的日平均测量值进行校验，此时是红色警情，森林火灾极易发生，火势蔓延速度极快。
2.按照权利要求1所述的一种基于数据挖掘的森林火灾预测方法，其特征在于：确定影响森林火灾因素的特征参数，根据影响火灾的多种因素，选择相应的特征参数作为系统的数据源，诸如：温度、湿度、风速直接因素和环境、地质结构、气候带间接因素构成。
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