动态数据驱动的林火蔓延模型模拟误差自适应修正

• 作者: 唐小明 李亦秋 杨广斌
• 来源期刊: 东北林业大学学报
• 关键词: 动态数据 人工神经网络 林火蔓延模拟 误差
• 年，卷（期）: 2011,（11）
• 页码范围: 29-32,45
• 分类号: S762
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-5382.2011.11.009

摘要

以动态数据驱动技术为基础,通过对林火蔓延模拟精度验证方法和模拟误差的分析,确定模拟误差修正参数及其计算方法,并通过神经网络技术自动生成模拟误差修正参数,从而实现林火蔓延模型模拟误差的在线自适应修正.以王正非林火蔓延模型为例,采用历史记录火场数据对模拟误差的自适应修正过程进行验证试验,结果表明,在预测的l6条记录中,有14条与计算结果误差小于预定的0.20 m·min-1,2条误差超过0.20m·min-1,模型模拟误差修正达到了较为理想的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	唐小明	中国林业科学研究院资源信息所	86	875	14.0	23.0
2	李亦秋		25	294	10.0	16.0
3	杨广斌		76	625	14.0	20.0