森林火灾的危害及防火措施

分析了森林火灾的危害,结合地方特色和政府工作要求,提出森林防火措施,以期为森林火灾的预防提供参考。     

森林火灾的危害和防火措施

森林一旦发生火灾会直接烧坏或烧死大片树木,并且给森林的恢复和生长带来严重影响,尤其是火灾比较严重时,整个森林很难再恢复旧貌,往往会被郁郁葱葱的灌木所代替.森林发生火灾还会造成水土流失、污染环境等,给人类和社会带来无法估量的损失.所以必须加强防火意识,采取合理有效的防火措施,确保森林业持续健康地发展.     

我国各省南区森林火灾危害程度排序

本文选用森林燃烧率、林火次数比率、森林火灾成灾面积比率、每起森林火灾平均成灾面积四个指标，以各省市区各项指标计算结果由大到小排名次，给出得分。然后由四项指标得分之和算出综合得分，按综合得分值由小到大排定各省市区森林火灾危害程度的名次．并将各省市区划分为重灾区、中等火灾区和轻火灾区，以期为我国森林防火的宏观决策提供依据，以便合理调配森林防火的人力、物力和财力。     

森林火灾中长期预测技术的研究

就森林火灾中长期预测提出了４种技术方法；（１）森林火灾趋势变化与周期分析；（２）森林火灾的时间序列分析；（３）灰色预测模型；（４）前兆因子的相关预报，各种方法都用实际资料建立了适度的预测数学模型。     

论云南省嵩明县森林火灾的危害及消防措施

火灾是森林的大敌,一场林火能导致培育多年的林木毁于一旦,森林火灾不但烧毁成片的森林,伤害林内的动物,而且降低森林更新能力,引起土壤的贫瘠和破坏森林涵养水源的作用,直接影响到森林的生态、经济、社会三大效益。基于此,论述了森林火灾的危害性,据此提出相应的消防措施,以减少林火的发生及林火带来的损失。     

森林火灾成灾面积的人工神经网络BP模型预测

应用人工神经网络BP模型对河南省森林火灾成灾面积进行预测,网络模型的最大相对误差为1.15%,最小相对误差是0,平均为0.42%,表明预测值与实际值吻合程度很好,模型精度较高,建模简单,是预测森林火灾成灾面积的有效方法.     

灰色拓扑预测方法在森林火灾预测中的应用

根据森林火灾影响因子的不确定性和波动性,以福建省建阳市1970～1994年森林火灾为研究资料,运用灰色拓扑预测方法探讨了森林火灾的发生规律,并建立森林火灾的灰色拓扑预测模型 结果表明:所建立的灰色拓扑预测模型效果十分理想,各个模型的平均精度均在95%以上,所有模型总的平均精度为98 033%,达到一级精度的标准,表明拓扑预测模型能定量分析灾害发生的时间动态及其变化规律,从而为森林保护的有关决策提供了依据     

森林火灾发生趋势及预测方法的探讨

【目的】实现森林火灾的预测预报,减少森林火灾的发生及其给社会造成的危害。【方法】利用陕西省17年的火灾发生频数资料,采用Markov转移矩阵和GM(1,l)灰色模型,对陕西森林火灾发生的趋势和预测方法进行了探讨。【结果】2008年前陕西森林火灾基本处于B级稳定状态,最小级A出现于2006年,最大级C可能出现于2008年。【结论】采用2001~2004年实际火灾发生情况对预测模型进行了验证,预测结果与实际相符,为陕西省森林火灾防灾减灾奠定了基础。     

江苏省马尾松毛虫发生的环境因素及危害程度预测

马尾松毛虫（Dendrolimus punctatus Walker）是鳞翅目、枯叶蛾科、松毛虫属的一种昆虫，是我国南方各省危害森林最严重的大害虫；其分布范围广，危害面积大，年世代多，繁殖力大，迁飞力强，危害非常严重。由于全球气候变暖。近年在我省一些区域也有大量发生现象。马尾松毛虫主要危害马尾松、湿地松等，松树被害后，轻造成材积损失，松脂减产，种子产量降低；     

森林火灾人为火源因素影响程度的主成分分析

针对森林火灾火源管理难度大,效率不高等问题,应用主成分分析方法,以广东省森林火灾人为火源因素为例,建立各火源因素对火灾发生的影响程度评价函数,利用该函数计算各火源因素影响程度得分并进行排序。结果表明,非生产性火源因素影响程度排在前3位的是野外吸烟、痴呆弄火、上坟烧纸,而生产性火源因素影响程度排在前3位的是烧荒烧灰、炼山造林、机车喷火。决策者在辖区内既可以重点关注对火灾有重要影响的火源因素的管理,又可以兼顾其他火源因素的管理,有效提高火源管理工作效率。     

鸡蛋新鲜度神经网络检测系统的研究

鸡蛋内部颜色信息（H、I、S）的变化表征蛋的新鲜度等内部品质的变化。用计算机视觉装置获取鸡蛋颜色参数（H、I、S）,通过试验获得鸡蛋的新鲜度大小（哈夫值）,用它们作为样本数据建立BP神经网络模型,获取鸡蛋新鲜度与其图像颜色参数之间的最优关系,达到自动检测鸡蛋新鲜度。经检验,系统正确识别率为90．8％。     

基于BP神经网络模型的商洛市卷烟需求预测

在国家经济新常态的大背景下,烟草行业自身"小气候"不可避免地发生变化,行业经济运行呈现出一些新的变化和特点。根据商洛市卷烟消费市场调查收集的有关数据,建立卷烟需求神经网络预测模型,介绍了其指标选取、聚类和筛选,利用Matlab软件对数据进行训练、仿真。与实际销量进行对比分析,证明采用的BP神经网络预测结果准确。     

基于灰色神经网络的粮食预测

结合灰色GM(1,1)预测模型和BP神经网络2种预测模型的优点,提出了一种灰色神经网络模型,并用该模型对蚌埠市小麦产量进行预测。结果表明,灰色神经网络预测精度高于单一的灰色GM(1,1)预测模型或BP神经网络。     

BP神经网络算法的一种改进及在小麦赤霉病预测中的应用

针对BP网络收敛速度慢,计算量大等缺点,提出了动量法和批处理梯度下降学习算法相结合的BP神经网络改进算法,用以提高BP网络训练速度。该方法成功地实现了小麦赤霉病流行程度预测,效果显著。     

基于优化神经网络的温室厚皮甜瓜病害预测

在温室环境中,厚皮甜瓜较易感染一些病害,而传统的病害预测模型收敛速度慢,易在局部局限在极小值,为准确预测温室厚皮甜瓜病害,在BP神经网络的基础上进行优化,引入了遗传算法,在全局最优解的附近进行局部搜索,以遗传算法的全局搜索能力克服了传统神经网络的局部极小值问题与收敛速度缺陷。经以Matlab对试验数据进行仿真分析,证实引入遗传优化算法进行温室厚皮甜瓜病害预测误差显著减小,取得了较理想的拟合结果。     

BP神经网络在小麦赤霉病气象预测中的应用*

 应用BP神经网络的方法建立四川资中小麦赤霉病发病的预报模型,为预防小麦赤霉病发病提供科学依据。根据四川资中小麦赤霉病发生发展的气象生理指标及历年该病发生的统计资料,借助人工神经网络强大的函数映射能力,采用Fletcher-Reeves算法的变梯度反向传播算法——Traincgf,建立了小麦赤霉病发病的气象预报模型。该模型不需要事先确定数学模型,拟合与预测的平均绝对偏差分别为0.01,0.05,优于多元线性回归模型的0.17,0.29。BP神经网络预报模型的拟合精度和预报精度都较高,优于多元线性回归模型,能很好地实现预期效果,对小麦赤霉病发病的预测预防工作具有一定的指导意义。     

基于OGRE的森林火灾仿真研究

林火仿真研究中,为更好地描述林火行为,以辅助扑救决策,林火的蔓延模拟已经成为重要的研究课题。选用Rothermel林火蔓延模型,结合实际林区的地理环境,提出一种基于OGRE粒子系统的林火蔓延模拟方法,给出了利用OGRE进行林火蔓延模拟的过程,并在计算机上重现了由单个火源引发的林火蔓延过程。     

基于BP神经网络的闽江上游洪水预报

洪水预报是水文科学中的难题,尤其是多分支河流的洪水演进和预报问题更是水文预报的难点。研究应用VB 6.0编程技术,实现人工神经网络BP算法的程序化,并建立闽江上游洪水过程预报的反向传播神经网络模型。经检验,洪水预测精度较好,结果令人满意,为闽江的洪水预报及调度工作提供新的思路和依据。     

基于遗传神经网络的工业股票指数预测

结合遗传算法与倒传递神经网络进行工业股票指数预测 ,使用 5个输入变量 :周成交额增减幅、周振荡幅度、周涨跌幅、5日EMA波动、DIF波动值 ,并将下周涨跌幅设为输出目标进行训练 ,以取得较理想的预测结果。对于传统上选择适合的神经网络拓扑结构效率较低的问题 ,本文对于遗传算法的引入大大提高了搜索到最优结构的速度。     

基于遗传算法和神经网络的攻丝扭矩预测

针对振动攻丝工艺参数与攻丝扭矩之间的高度非线性关系问题,利用神经网络的基本原理,结合遗传算法理论建立了工艺参数和攻丝扭矩之间的关系模型．将网络模型的预测结果与实验结果进行了比较,显示出了GA—BP预测模型的可靠性．