一种构建森林火灾预警系统的方法、决策方法及其装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开一种构建森林火灾预警系统的方法、决策方法及其装置，其中，该构建森林火灾预警系统的方法包括获取天气状况集、日期集和不同地区下的关系集；根据所述天气状况集、日期集和关系集生成不完备T

【技术实现步骤摘要】
一种构建森林火灾预警系统的方法、决策方法及其装置


[0001]本专利技术属于数据处理
，具体涉及一种构建森林火灾预警系统的方法、决策方法及其装置。

技术介绍

[0002]森林火灾对生态环境、生物生存和社会经济都存在严重危害，因此有必要对森林火灾发生风险进行有效评估。由于大量影响因素和高复杂性的问题解决过程，现有的森林火灾预警系统往往无法全面描述不确定性信息，并且无法处理收集到的数据中的不完备信息，同时未考虑决策者的有限理性问题。森林火灾预警问题中存在许多影响因素，这些影响因素可以视为多个指标，潜在的燃烧地区可以视为多个决策者，因此森林火灾预警问题转化为一个多属性群决策问题进行处理是一个合理的选择，可在一定程度上解决现有系统无法处理的问题。

技术实现思路

[0003]针对上述森林火灾预警问题中存在许多影响因素的技术问题，本专利技术提供了一种一种构建森林火灾预警系统的方法、决策方法及其装置，用于应对实际森林火灾预警背景下天气因素与火灾发生可能性关系的不完备性、不确定性问题。
[0004]为了解决上述技术问题，本专利技术本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种构建森林火灾预警系统的方法，其特征在于：包括下列步骤：S1.1、获取天气状况集、与所述天气状况集对应的日期集、与所述天气状况集和日期集对应的不同地区下的关系集；S1.2、根据所述天气状况集、所述日期集和所述不同地区下的关系集生成不完备T
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球型模糊关系集；S1.3、构建一种补全方法将所述不完备T
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球型模糊关系集转化为完备T
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球型模糊关系集；S1.4、依据所述完备T
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球型模糊关系集生成火灾预警标准集；S1.5、根据所述天气状况集、所述日期集、所述不同地区下的关系集、所述不完备T
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球型模糊关系集和所述火灾预警标准集构建森林火灾预警系统。2.根据权利要求1一种构建森林火灾预警系统的方法，其特征在于：所述根据所述天气状况集、所述日期集和所述不同地区下的关系集生成不完备T
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球型模糊关系集的方法为：根据线性归一化公式将表示所述天气状况集中不同指标下的初始数据转化为T
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球型模糊数中的隶属度，其中，所述线性归一化公式表示为：其中，代表归一化后第i个地区下第j个日期与第k个指标的隶属度，a
ijk
代表初始数据中第i个地区下第j个日期与第k个指标的关系，i代表不同地区下的关系集中第i个地区，j代表日期集中第j个日期，k代表天气状况集中第k个指标；根据所述T
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球型模糊数中的隶属度和转换公式生成T
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球型模糊数中的非隶属度和犹豫度，其中转换公式为：豫度，其中转换公式为：其中，代表归一化后第i个地区下第j个日期与第k个指标的非隶属度，代表归一化后第i个地区下第j个日期与第k个指标的犹豫度；对于所述天气状况集中初始数据的存在的缺失值，对其隶属度、非隶属度和犹豫度赋值为
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1、0和0；根据所述隶属度、所述非隶属度和所述犹豫度生成所述不完备T
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球型模糊关系集。3.一种构建森林火灾预警系统的决策方法，其特征在于：包括下列步骤：S2.1、将所述天气状况集、与所述天气状况集对应的日期集、与所述天气状况集和日期集对应的不同地区下的关系集输入所述森林火灾预警系统进行数据初始化处理，处理后生成不完备T
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球型模糊关系集；S2.2、通过基于相似度的不完备T
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球型模糊处理方法计算所述日期集中所有日期的相似度类，并根据相似度类的定义生成所述日期集中所有日期的条件概率和可调条件概率；S2.3、使用基于相似度的补全方法将所述不完备T
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球型模糊关系集转化为完备T
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球型
模糊关系集；S2.4、根据所述完备T
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球型模糊关系集和熵权法计算所述天气状况集中的指标权重集，进一步基于所述天气状况集中指标的权重计算所述不同地区下的关系集中的地区权重集；S2.5、对多粒度T
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球型模糊隶属度进行定义，并根据此定义和相对损失函数计算所述不同地区下的关系集中所有地区的阈值；S2.6、根据通过T
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球型模糊后悔理论将所述所有地区的阈值进行集成得到最终阈值；S2.7、根据决策规则、得分函数、所述可调多粒度T
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球型模糊条件概率和所述最终阈值，生成所述日期集中所有日期的火灾发生可能性排序结果。4.根据权利要求1所述的一种构建森林火灾预警系统的决策方法，其特征在于：所述生成日期集中所有日期的条件概率和可调条件概率的方法为：通过基于相似度的不完备T
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球型模糊处理方法计算所述日期集中所有日期的相似度类，所述基于相似度的不完备T
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球型模糊处理方法描述如下：首先计算所述日期集中各日期间的相似度和差异度，其中计算公式为：首先计算所述日期集中各日期间的相似度和差异度，其中计算公式为：其中，S
ik
(x1,x2)和DS
ik
(x1,x2)分别代表第i个地区中第k个天气状况指标下第1个日期和第2个日期的相似度和差异度，*代表缺失值，代表第i个地区中第k个天气状况指标的域，代表所述域中不同值的个数；接下来基于上述计算结果对T
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球型模糊相似关系进行定义，该定义如下：其中，SR
i
(x1,x2)为第i个地区中第1天和第2天的T
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球型模糊相似关系，n为天气状况指标的个数；根据T
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球型模糊相似关系进一步定义(λ1,λ2,λ3)级T
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球型模糊相似关系和相似度类，该定义如下：该定义如下：
其中，为第i个地区中第1个日期和第2个日期的(λ1,λ2,λ3)级T
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球型模糊相似关系，λ1,λ2,λ3满足和0≤λ1+λ2+λ3≤1，为所述不同地区下的关系集中第1个地区的相似度类；根据相似度类的定义生成所述日期集中所有日期的条件概率和可调条件概率，所述条件概率定义如下：其中，X代表预决策结果，即在某个决策偏好下对备选方案进行初步排名，并选择排名最高的多个备选方案作为预决策结果，代表第i个地区中第j个日期的条件概率；对于所有条件概率进行升序排列即可得到可调条件概率为代表排在第i位的地区的可调条件概率。5.根据权利要求3所述的一种构建森林火灾预警系统的决策方法，其特征在于：所述使用基于相似度的补全算法将不完备T
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球型模糊关系集转化为完备T
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球型模糊关系集的方法为：步骤1：对于所述不完备T
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球型模糊关系集进行数值扫描，建立缺失值标记矩阵M＝(miss
ij
)
l*m
，当第i行中存在缺失值时，miss
ij
＝1，否则，miss
ij
＝0；步骤2：定义标记矩阵步骤2：定义标记矩阵代表j1行和j2行中没有缺失值或者两者的缺失值存在于同一位置，在其他情况下步骤3：基于权利4中所述相似度的计算方法，得到相似度矩阵SM
f
，其中f初始赋值为1；步骤4：对相似性矩阵按行扫描，通过计算得分函数(值为0和1不考虑)得到最大相似度，该需要最大值满足miss
ig
和miss
ih
中至少一个值为1及flag
gh
＝0；如果得到的最大相似度有多个，则选择得到的第一个最大相似度进行计算；步骤5：基于上述定义，使用以下步骤将所述不完备T
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球型模糊关系集转化为完备T
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球型模糊关系集：步骤5.1：k＝1；步骤5.2：如果r
...

【专利技术属性】
技术研发人员：张超，张晶晶，上官学奎，马瑾男，王志文，陆文瑞，刘东航，
申请(专利权)人：山西大学，
类型：发明
国别省市：