基于缓冲区重采样的LSTM林火预测模型

摘要： 为提高林火风险预测精度，挖掘地图上隐含的空间信息、时间序列上隐含的长期趋势和循环波动，提出1种基于缓冲区重采样的长短期记忆(LSTM)林火预测模型，选取15个与林火相关的影响因素，以方差膨胀因子为评价指标对其进行多重共线性检验，方差膨胀因子大于10的因素具有共线性，并采用信息增益率验证筛选结果的合理性。考虑到火灾的空间聚集特性，采用缓冲区分析与过采样相结合方法减少样本不均衡现象...
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科技文献森林火灾;风险预测;长短期记忆模型;时间序列