基于支持向量机方法的林火面积预测模型
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 1 引言 | 第7-14页 |
| ·课题背景 | 第7-8页 |
| ·林火预测的研究现状 | 第8-10页 |
| ·国外研究现状 | 第8-9页 |
| ·国内研究现状 | 第9-10页 |
| ·林火预测的研究方法 | 第10-11页 |
| ·经验法 | 第10-11页 |
| ·数学方法 | 第11页 |
| ·物理方法 | 第11页 |
| ·野外实验法 | 第11页 |
| ·室内测定法 | 第11页 |
| ·研究意义和目的 | 第11-12页 |
| ·研究意义 | 第11-12页 |
| ·研究目的 | 第12页 |
| ·研究内容及技术路线 | 第12-14页 |
| 2 研究区域概况 | 第14-19页 |
| ·地理位置及气候 | 第14页 |
| ·植被 | 第14-15页 |
| ·主要可燃物类型 | 第15-16页 |
| ·云南松林 | 第15页 |
| ·思茅松林 | 第15页 |
| ·华山松林 | 第15-16页 |
| ·云南省森林火灾的特点 | 第16-19页 |
| ·重点发生区域 | 第16页 |
| ·集中发生季节 | 第16-17页 |
| ·整体发生趋势 | 第17-18页 |
| ·森林火灾的主导因素 | 第18-19页 |
| 3 相关技术概述 | 第19-34页 |
| ·SVM简介 | 第19-23页 |
| ·模式分析 | 第19页 |
| ·用有限数量信息解决问题的基本原则 | 第19-20页 |
| ·结构风险最小化原则 | 第20-21页 |
| ·ε-支持向量回归机 | 第21-23页 |
| ·核理论简介 | 第23-26页 |
| ·核矩阵 | 第23-25页 |
| ·核函数 | 第25页 |
| ·核函数的构造 | 第25-26页 |
| ·库恩—塔克条件 | 第26-27页 |
| ·半定规划(SDP)简介 | 第27-29页 |
| ·二次约束二次规划(QCQP)问题转化为SDP | 第28页 |
| ·SDP的对偶问题和最优化条件 | 第28-29页 |
| ·支持向量机的训练算法 | 第29-31页 |
| ·回归误差特征曲线图(REC)简介 | 第31-33页 |
| ·REC简介 | 第31-32页 |
| ·REC算法 | 第32-33页 |
| ·LIBSVM工具箱简介 | 第33-34页 |
| 4 林火面积预测系统的设计与建立 | 第34-47页 |
| ·数据来源 | 第34-36页 |
| ·气象数据 | 第34页 |
| ·森林火灾数据 | 第34-36页 |
| ·数据处理 | 第36-38页 |
| ·模型建立 | 第38-45页 |
| ·线性模型 | 第38-39页 |
| ·基于高斯核的支持向量机模型 | 第39-40页 |
| ·基于自定义核的支持向量机模型 | 第40-45页 |
| ·模型评估 | 第45-47页 |
| ·预测准确度比较 | 第45-46页 |
| ·REC图直观分析比较 | 第46-47页 |
| 5 林火预测系统设计与实现 | 第47-55页 |
| ·开发工具的选取 | 第47页 |
| ·需求分析 | 第47-49页 |
| ·功能需求分析 | 第47-48页 |
| ·界面需求分析 | 第48-49页 |
| ·流程分析 | 第49页 |
| ·成果展示 | 第49-55页 |
| 6 结论与展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 个人简介 | 第59-60页 |
| 导师简介 | 第60-61页 |
| 获奖成果目录清单 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62页 |
