[发明专利]基于人工神经网络的森林地表死可燃物含水率预测系统在审
| 申请号： | 201811196432.9 | 申请日： | 2018-10-15 |
| 公开（公告）号： | CN109387452A | 公开（公告）日： | 2019-02-26 |
| 发明（设计）人： | 王锦煜;巩银磊;马召;胡昊迪;刘峥言;邢键 | 申请（专利权）人： | 东北林业大学 |
| 主分类号： | G01N5/04 | 分类号： | G01N5/04;G06N3/08;H04W4/38 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 150040 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明是基于人工神经网络的森林地表死可燃物含水率预测系统，属于森林监测与含水率预测领域。死可燃物含水率与森林环境因子(林间温度、湿度、风速和大气压强)都有着错综复杂的关系，其中任一个因素发生改变，对于森林地表可燃物含水率都可能会产生影响。由于森林环境因子与可燃物含水率的关系是非线性，没法用一个确切的公式说明两者的关系。为此建立基于人工神经网络的森林地表死可燃物含水率预测系统，森林环境因子无线传感网络由LORA模块、STM32F103单片机、各种传感器(BMP180 HTU21D风速传感器)构成，在远程服务器上搭建关于森林环境因子和森林地表死可燃物含水率的神经网络，通过分析实测的森林环境因子数据来预测相应的森林地表死可燃物含水率。 | ||
| 搜索关键词： | 可燃物含水率 森林环境 地表 人工神经网络 森林 预测系统 含水率 无线传感网络 地表可燃物 风速传感器 远程服务器 大气压强 森林监测 神经网络 因子数据 单片机 传感器 预测 风速 实测 分析 | ||
【主权项】：
1.基于人工神经网络的森林地表死可燃物含水率预测系统，本发明专利其特征在于，包括：森林环境因子监测无线传感器网络，利用深度学习的远程服务器，显示终端；由森林环境因子采集模块，基于无线传输技术的自组网模块，通过无线传输网络将数据发送给服务器，服务器利用所搭建的人工神经网络对数据进行处理并将死可燃物含水率结果显示在终端模块，实现远程监测大范围的森林地表死可燃物含水率。
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