[发明专利]一种基于深度强化学习融合多数据源的森林火灾轨迹预测方法在审
| 申请号： | 202310771419.6 | 申请日： | 2023-06-28 |
| 公开（公告）号： | CN116720137A | 公开（公告）日： | 2023-09-08 |
| 发明（设计）人： | 张桃;杨强;李洲;乔少杰;胡隆河;张楠 | 申请（专利权）人： | 宜宾学院;成都信息工程大学 |
| 主分类号： | G06F18/2415 | 分类号： | G06F18/2415;G06F18/25;G06F16/25;G06F16/23;G06Q50/26 |
| 代理公司： | 成都玖和知识产权代理事务所(普通合伙) 51238 | 代理人： | 王海权 |
| 地址： | 644007 *** | 国省代码： | 四川;51 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度强化学习融合多数据源的森林火灾轨迹预测方法，该方法包括：根据历史火灾事件建立森林火灾数据库；获取每次森林火灾事件的红外图、地理图、气象图、环境数据图，并对不同类型的图进行数据化操作建立多数据源矩阵；然后建立火灾可燃性指标体系，根据不同数据源矩阵计算区域可燃性概率值矩阵；对温度数据、湿度数据、风速数据、风向数据、坡度数据、可燃性概率值进行特征融合并归一化处理得到不同时间步的森林信息矩阵；利用卷积等操作建立森林信息更新模型，以预测不同火灾状况森林信息的整体变化；最后将火灾作为智能体，将火灾事态最大化发展作为目标函数来预测森林火灾轨迹变化。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 强化 学习 融合 多数 森林 火灾 轨迹 预测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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