【技术实现步骤摘要】
本申请涉及但不限于机器学习、数据处理，尤其涉及一种基于机器学习预测森林火险等级的方法及设备。
技术介绍
1、森林火灾是一种严重的自然灾害，它不仅会破坏森林生态系统，还会威胁人类的生命财产安全。因此，及时准确地预测森林火险等级对于森林防火工作具有重要意义。传统的森林火险等级预测方法主要基于气象因素、地形因素、植被因素等进行综合分析。这些方法可以在一定程度上预测森林火险等级，但存在预测精度不高，难以适应复杂的环境的问题。
2、为了解决这些问题，人们开始尝试利用机器学习技术进行森林火险等级预测。机器学习技术可以通过对大量数据的学习和分析，自动提取数据中的特征和规律，并构建预测模型。与传统方法相比，机器学习技术具有更高的预测精度和实时性，可以更好地适应复杂的环境条件。目前，已经有一些基于机器学习的森林火险等级预测方法被提出。例如，基于支持向量机（svm）、决策树、随机森林等算法的预测方法。这些方法在一定程度上提高了森林火险等级预测的精度和效率，但仍然存在一些不足之处。因此，需要进一步研究和改进基于机器学习的森林火险等级预测方法，以提...
【技术保护点】
1.一种基于机器学习预测森林火险等级的方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所述第一监测周期中的火险要素描述载体与所述第二监测周期中的火险要素描述载体，推理所述目标森林监测区域在所述第一监测周期中的推理周期森林火险评分，包括：
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所述第二监测周期中的周期森林火险评估分数与所述第一监测周期中的推理周期森林火险评分，确定所述目标森林监测区域在所述第一监测周期中的周期森林火险评估分数，包括：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
<...【技术特征摘要】
1.一种基于机器学习预测森林火险等级的方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所述第一监测周期中的火险要素描述载体与所述第二监测周期中的火险要素描述载体，推理所述目标森林监测区域在所述第一监测周期中的推理周期森林火险评分，包括：
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所述第二监测周期中的周期森林火险评估分数与所述第一监测周期中的推理周期森林火险评分，确定所述目标森林监测区域在所述第一监测周期中的周期森林火险评估分数，包括：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述通过所述第一监测周期中的周期森林火险评估分数确定所述目标森林监测区域的火险干预方式，以及所述火险干预方式对应的火险干预成本，包括：
6.如权利要求2所述的...
【专利技术属性】
技术研发人员：苏子友，吴义亮，马麟，
申请(专利权)人：成都鸿钰网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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