改进粒子群优化神经网络的火灾受灾森林面积预测模型

姜兴超

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改进粒子群优化神经网络的火灾受灾森林面积预测模型

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文章提出了改进粒子群优化神经网络的火灾受灾森林面积预测模型,利用改进后的粒子群算法对BP神经网络预测模型进行优化,建立了基于PSO-BP神经网络预测模型。为了验证该模型的优越性,选取内蒙古自治区1992—2017年的火灾受灾森林面积时间序列进行预测分析,并与单一的BP神经网络模型进行预测结果对比。结果表明:相较于单一的BP神经网络模型,针对均方根误差RMSE,PSO-BP模型预测段和拟合段的预测性能分别提升了39.5%和58.0%;针对平均绝对误差MAE,PSO-BP模型预测段和拟合段的预测性能分别提升了43.5%和55.8%,具有较高的预测精度和较好的稳定性,适用于森林火灾的准确预报。

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来源
《内蒙古科技与经济》 |2023年第17期|78-80|共3页
作者
姜兴超;
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作者单位

内蒙古森林消防总队兴安盟支队;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类森林火灾的预测预报;
关键词
粒子群算法; BP神经网络; 森林火灾预报; 预测模型;

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