[发明专利]基于单分类SVM的森林火险等级判定方法及系统

权利要求书

1.一种基于单分类SVM的森林火险等级判定方法，其特征在于：包括以下步骤：

以天为样本单位，根据火灾数据选取发生火灾的样本作为建模样本；

获取所述建模样本对应的气象因子；

基于所述建模样本对应的气象因子，构建单分类SVM模型；

构建森林火险发生概率模型，即利用激活函数将所述单分类SVM模型的中间输出的样本到模型中超球面球心的距离的取值区间映射至[0,1]，映射结果即为森林火险发生概率；

计算待测样本的森林火险发生概率，并根据所述待测样本的森林火险发生概率判定森林火险等级。

2.根据权利要求1所述的基于单分类SVM的森林火险等级判定方法，其特征在于：所述气象因子包括日降水量、日最高气温、日最低气温、日平均相对湿度、日平均风速、昨日降水量、前三天天降水量合计值、前三天相对湿度平均值、前三天气温合计值、今日以前降水量小于等于5毫米的连续日数、20时以前日降水量小于等于3毫米的连续日数、20时前日降水量小于等于0.5毫米的连续日数。

3.根据权利要求1所述的基于单分类SVM的森林火险等级判定方法，其特征在于：构建所述单分类SVM模型时，使用怀卡托智能分析环境平台的算法包weka.classifiers.functions.LibSVM构建单分类SVM模型，参数SVMType设定为one-class SVM，其他参数使用默认设置。

4.根据权利要求1所述的基于单分类SVM的森林火险等级判定方法，其特征在于：所述激活函数采用

5.根据权利要求1所述的基于单分类SVM的森林火险等级判定方法，其特征在于：根据待测样本的森林火险发生概率判定森林火险等级时，遵循以下原则：

当森林火险发生概率在区间[0，0.2]时，判定森林火险等级为火险一级；

当森林火险发生概率在区间(0.2，0.4]时，判定森林火险等级为火险二级；

当森林火险发生概率在区间(0.4，0.6]时，判定森林火险等级为火险三级；

当森林火险发生概率在区间(0.6，0.8]时，判定森林火险等级为火险四级；

当森林火险发生概率在区间(0.8，1]时，判定森林火险等级为火险五级。

6.一种基于单分类SVM的森林火险等级判定系统，其特征在于：包括选取模块、获取模块、单分类SVM模型构建模块、森林火险发生概率模型构建模块和判定模块；

所述选取模块用于以天为样本单位，根据火灾数据选取发生火灾的样本作为建模样本；

所述获取模块用于获取建模样本对应的气象因子；

所述单分类SVM模型构建模块用于基于建模样本对应的气象因子，构建单分类SVM模型；

所述森林火险发生概率模型构建模块用于构建森林火险发生概率模型，即利用激活函数将单分类SVM模型的中间输出的样本到模型中超球面球心的距离的取值区间映射至[0,1]，映射结果即为森林火险发生概率；

所述判定模块用于计算待测样本的森林火险发生概率，并根据待测样本的森林火险发生概率判定森林火险等级。

7.根据权利要求6所述的基于单分类SVM的森林火险等级判定系统，其特征在于：所述气象因子包括日降水量、日最高气温、日最低气温、日平均相对湿度、日平均风速、昨日降水量、前三天天降水量合计值、前三天相对湿度平均值、前三天气温合计值、今日以前降水量小于等于5毫米的连续日数、20时以前日降水量小于等于3毫米的连续日数、20时前日降水量小于等于0.5毫米的连续日数。

8.根据权利要求6所述的基于单分类SVM的森林火险等级判定系统，其特征在于：所述单分类SVM模型构建模块构建所述单分类SVM模型时，使用怀卡托智能分析环境平台的算法包weka.classifiers.functions.LibSVM构建单分类SVM模型，参数SVMType设定为one-class SVM，其他参数使用默认设置。