基于支持向量机方法的森林火险预测研究

以利用气象数据预测森林火险等级为目的,使用半正定规划建模选定支持向量机的最优核函数,依据500余条林火数据建立了支持向量回归机模型,并使用回归误差特征曲线图对比分析各个回归模型的学习效果。分析得到该自定义核函数的均方误差为1.76,支持向量数为190,约占训练数据集的1/2。结果表明,与传统的线性回归方法及基于高斯核的支持向量机相比,该预测模型具有较高的准确率并且有效的避免了过学习的现象。