Speaker
Description
Антропогенные факторы являются одними из наиболее частых причин возникновения лесных пожаров. Более того, в присутствии объектов инфраструктуры, производственных предприятий, железных дорог, автодорог регионального и местного назначения риск возникновения пожаров возрастает. Цель исследования – разработка метода прогнозирования возникновения лесных пожаров в окрестности инфраструктуры железной дороги с использованием полносвязной искусственной нейронной сети на примере Республики Бурятия (Российская Федерация).
Своевременное предсказание возникновения очагов пожаров и прогнозирование динамики горения, непосредственно влияет на масштаб распространения пожаров, степень материального и экологического ущерба. Большое значение имеет возможность заблаговременного предсказания наличия очагов пожара, что обеспечит необходимое время для реализации противопожарных мероприятий и релокацию соответствующей техники.
Для разработки программного кода использованы функции стандартной библиотеке нейронных вычислений на языке программирования высокого уровня Python. Анализу подвержены данные с 2000 по 2020 годы по территории Заиграевского лесничества Республики Бурятия. Данные разделены на обучающую и тестовую выборки. Установлено, что для достижения точности модели порядка 90% достаточно около 200 эпох. Получено хорошее согласование прогнозных и зарегистрированных данных на тестовой выборке.
| Секция конференции | Методы искусственного интеллекта и машинного обучения |
|---|
