[发明专利]基于数据挖掘的森林火灾预测方法

权利要求书

1.一种基于数据挖掘的森林火灾预测方法，其特征在于：森林火灾预测方法按照下面步骤进行；

第一步、数据采集过程：根据森林火灾预测所需要的特征参数进行数据的采集、处理和建立所需特征参数的实时和历史数据库；

第二步、相关性分析过程：根据收集到的特征参数利用相关系数公式：                                                进行相关性分析，其中为相关系数，分别为自变量；

第三步：利用最小二乘法计算回归系数，                                                                               其中是回归系数 ， 、为变量、的平均值；              

第四步：利用公式， 其中：是回归系数，为自变量，为概率；并通过计算预测火灾发生的可能性概率；

第五步：根据预测的概率结果，与国家林业局规定的森林火险信号进行对比，即：当概率在0-0.25之间时，此时是黄色警情，森林火灾较易发生，但是发生火灾的可能性不大；当概率大于0.5时，需要用当年的每日测量值进行校验，此时橙色警情，森林火灾较易发生，火势蔓延速度快；当概率大于0.75时，需要用多年的日平均测量值进行校验，此时是红色警情，森林火灾极易发生，火势蔓延速度极快。

2.按照权利要求1所述的一种基于数据挖掘的森林火灾预测方法，其特征在于：确定影响森林火灾因素的特征参数，根据影响火灾的多种因素，选择相应的特征参数作为系统的数据源，诸如：温度、湿度、风速直接因素和环境、地质结构、气候带间接因素构成。