| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-11页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 国内研究现状 | 第12页 |
| 1.2.2 国外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第14页 |
| 1.4 论文的结构安排 | 第14-15页 |
| 1.5 本章小结 | 第15-16页 |
| 2 林火蔓延预测机理分析 | 第16-23页 |
| 2.1 林火蔓延过程机理分析 | 第16-17页 |
| 2.2 林火蔓延预测模型 | 第17-22页 |
| 2.2.1 经典林火蔓延预测模型 | 第17-20页 |
| 2.2.2 基于DEVS的林火蔓延预测模型 | 第20-22页 |
| 2.3 本章小结 | 第22-23页 |
| 3 林火燃烧热量挥发模型 | 第23-29页 |
| 3.1 基于王正非林火蔓延模型的热量挥发模型 | 第23-26页 |
| 3.1.1 BURNUP模型 | 第23-24页 |
| 3.1.2 WRF-fire模型 | 第24页 |
| 3.1.3 热量挥发模型 | 第24-26页 |
| 3.2 基于Rothermel林火蔓延模型的热量挥发模型 | 第26-27页 |
| 3.3 两种热量挥发模型的比较 | 第27-28页 |
| 3.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 4 基于混合HOGA-SVM的信息融合模型 | 第29-43页 |
| 4.1 空间天气模型 | 第29-30页 |
| 4.2 基于混合SVM的热量挥发模型与天气模型信息融合 | 第30-37页 |
| 4.2.1 经典SVM算法 | 第30-32页 |
| 4.2.2 混合核SVM算法 | 第32-33页 |
| 4.2.3 基于混合SVM的信息融合 | 第33-37页 |
| 4.3 基于HOGA的信息融合参数优化 | 第37-41页 |
| 4.3.1 基于遗传算法的参数优化 | 第37-39页 |
| 4.3.2 混合正交遗传算法 | 第39-40页 |
| 4.3.3 基于HOGA的参数优化 | 第40-41页 |
| 4.4 基于信息融合的林火蔓延模型 | 第41-42页 |
| 4.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 5 系统仿真实现与分析 | 第43-50页 |
| 5.1 实验方法设计 | 第43页 |
| 5.2 数据准备与处理 | 第43-45页 |
| 5.3 应用实例分析 | 第45-49页 |
| 5.4 本章小结 | 第49-50页 |
| 6 结论与展望 | 第50-53页 |
| 6.1 结论 | 第50-51页 |
| 6.2 展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-59页 |
| 附录: 攻读学位期间的主要学术成果 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61页 |