A Neural Network Model for Wildfire Scale Prediction Using Meteorological Factors
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
A forest fire is a natural disaster that destroys forest resources, thus having a severe impact on humans and on the animals and plants that depend on the forest environment. This paper presents a model for predicting the scale of forest wildfires of Alberta, Canada. A fire's scale is determined by the combination of the fire's duration and the size of the area it burns. Our prediction model enables fire rescuers to take appropriate measures to minimize damage caused by a wildfire based on its predicted scale in the fire's early stages. The modeling data were collected from the Canada National Fire Database (CNFDB) published by Natural Resources Canada, which includes wildfire and meteorological data for Alberta, Canada. The size of the burned area and the fire's duration were used to estimate the scale of a wildfire. After multi-collinearity testing and feature normalization, the data were divided into training and testing sets. Taking the meteorological factors as input values, a backpropagation neural network (BPNN), a recurrent neural network (RNN), and long short-term memory (LSTM) were implemented to establish prediction models. Of these classification methods, LSTM exhibited the highest accuracy, 90.9%. The results indicate that it is feasible to predict the scale of a forest wildfire at the beginning of its occurrence using meteorological information.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle