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基于IGRA-ISVD约减和RBF的森林火灾消防直升机需求预测模型 被引量:1

Forecast Model of Forest Fire Helicopter Demand Based on IGRA-ISVD Reduction and RBF
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摘要 针对森林火灾消防直升机需求预测问题,提出了一种基于改进灰色关联分析(IGRA)和改进奇异值分解(ISVD)约简的径向基函数(RBF)神经网络预测模型.首先,基于既有研究梳理了森林火灾消防直升机需求预测指标体系;然后,在改进灰色关联分析和奇异值分解方法的基础上,分别对消防直升机需求预测数据信息进行属性约简和维度约简;最后,利用约简预测数据信息对RBF神经网络进行训练,进而构建消防直升机数量预测模型.案例分析和对比分析表明了本文所提方法的可行性和合理性. In terms of the demand forecast for forest fire fighting helicopters,a radial basis function(RBF)neural network prediction model based on improved grey relational analysis(IGRA)and improved singular value decomposition(ISVD)reduction is proposed.Firstly,based on the existed research,the forest firefighting helicopter demand forecast index system is constructed.Then,on the basis of the improved grey relational analysis and singular value decomposition method,the attribute reduction and dimension reduction of the firefighting helicopter demand forecast data are respectively carried out.Finally,use the reduced prediction data information to train the RBF neural network,and then the fire helicopter number prediction model is constructed.Case analysis and comparative analysis show the feasibility and rationality of the proposed method.
作者 刘全义 杨鑫 张健萍 徐佳 熊升华 LIU Quan-yi;YANG Xin;ZHANG Jian-ping;XU Jia;XIONG Sheng-hua(College of Civil Aviation Safety Engineering,Civil Aviation Flight University of China,Guanghan 618307,China)
出处 《数学的实践与认识》 2021年第4期123-132,共10页 Mathematics in Practice and Theory
基金 国家重点研发计划项目(2018YFC0810600) 国家自然科学基金资助项目(71801175) 四川省2018-2020年高等教育人才培养质量和教学改革项目重点项目(JG2018-322) 中国民用航空飞行学院科研基金(J2018-12,J2020-112)。
关键词 森林火灾 直升机需求预测 灰色关联分析 奇异值分解 RBF神经网络 forest fire helicopter demand forecast grey relational analysis singular value decomposition RBF neural network
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