Notice bibliographique
Résumé
Forests play an important role for sustaining the natural environment of human living. Forest fires not only destroy natural environment and ecological equivalence, but also threaten security of life and wealth to people. This paper presents applications of Spatio-temporal Data Mining and Knowledge Discovering (STDMKD) for forest fire prevention. The special attention of the research is paid to the spatio-temporal forecasting of forest fires because of the importance of prediction for the fire prevention. It is also due to the fact that most existing spatio-temporal forecasting methods cannot handle the dynamic development of forest fires over space. An improved spatio-temporal integrated forecasting framework – ISTIFF is proposed. The method and algorithm of ISTIFF are presented, which are illustrated by a case study of forest fire area predication in Canada. Comparative analysis of ISTIFF with other methods is implemented, which shows its high accuracy in short-term prediction. Based upon the forecasting result, more intelligent strategies of fire prevention and extinguishments can be delivered to decision makers in fireproofing. 1. INTRODCUTION Forests play an important role for sustaining the natural environment people live in. Because forest fires are among the best dangers for forest prevention, it is not a surprise to see increasing expenditures for forest fire control. Even so, millions of hectares of forests are still destroyed by fires every year
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,203 | 0,116 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».