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申请/专利权人：成都森拓沐然科技有限公司
摘要：本申请提供了一种基于数字孪生的森林防火预测方法，属于森林防火领域，通过获取待测森林的历史火灾所对应的时间序列数据，对时间序列数据进行季节性分解和SSA奇异谱分析处理，将时间序列数据导入堆叠式LSTM神经网络层，在LSTM神经网络层之后增加全连接层，通过调参和训练得到最优参数模型，接着获取待测森林的消防数据和植被数据等以生成数字孪生数据库，将数字孪生数据库与三维森林可视化平台进行数据传输以生成待测森林的数字孪生模型，当基于消防数据监测到火灾发生时，生成火灾报警信息，获取当前的时间序列数据，采用所述最优参数模型进行火源定位并预测火灾发展趋势，实现了及时、准确地监测到森林火灾并进行准确的预测。
主权项：1.一种基于数字孪生的森林防火预测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：S1：获取待测森林的历史火灾所对应的时间序列数据，对所述时间序列数据进行季节性分解，将时间序列数据分解为季节周期分量、趋势分量和随机分量，并将分解出的随机分量进行SSA奇异谱分析处理；S2：将时间序列数据的季节周期分量、趋势分量和经过SSA奇异谱分析处理的随机分量导入堆叠式LSTM神经网络层，在LSTM神经网络层之后增加全连接层，通过调参和训练以得到最优参数模型；S3：获取待测森林的消防数据、植被数据、气象数据、地形数据以生成数字孪生数据库，将数字孪生数据库与三维森林可视化平台进行数据传输以生成待测森林的数字孪生模型；S4：当基于消防数据监测到火灾发生时，生成火灾报警信息，获取当前的时间序列数据，采用所述最优参数模型进行火源定位并预测火灾发展趋势。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 成都森拓沐然科技有限公司 一种基于数字孪生的森林防火预测方法
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