基于自适应多模型与智能优化的实时雷击火预测系统技术方案

本发明专利技术提供基于自适应多模型与智能优化的实时雷击火预测系统，涉及自然灾害预测技术领域。该基于自适应多模型与智能优化的实时雷击火预测系统，包括：数据采集与预处理，通过气象站、卫星遥感或无人机的方式进行收集雷击火相关的多源数据；利用内置的数据清洗、去噪、特征提取与标准化处理机制，对采集的数据进行预处理，确保数据质量；建立物联网架构，确保数据的即时传输与更新；利用基于深度学习的数据预处理引擎，自动识别并处理异常数据、缺失值及噪声，提升数据清洗效率和准确性。通过集成多种预测模型，并利用自适应选择与智能融合机制，能够根据不同情况动态选择最优模型或模型组合，显著提升预测精度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及自然灾害预测，具体为基于自适应多模型与智能优化的实时雷击火预测系统。

技术介绍

1、雷击火，也称为雷击引发的火灾，是指由于雷电击中地面或物体(如树木、建筑物等)而引发的火灾。雷电是一种自然现象，当大气中的电荷积累到一定程度时，会通过闪电的形式释放，产生巨大的能量。雷击火通常发生在雷暴天气中，尤其是在干旱和森林覆盖区域，因为这些地方容易积累可燃物，一旦发生雷击，就可能迅速引发火灾。

2、传统的雷击火预测方法主要依赖于单一模型或简单模型组合，存在预测精度低、实时性差、适应性不强等问题。随着大数据、人工智能等技术的快速发展，多模型融合与智能优化技术在自然灾害预测领域得到了广泛应用。然而，如何有效地集成多种预测模型，实现自适应选择与智能优化，仍是当前雷击火预测领域亟待解决的技术难题，因此，本领域的技术人员提供了基于自适应多模型与智能优化的实时雷击火预测系统，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。

技术实现思路

1、(一)解决的技术问题

2、针对现有技术的不足，本专利技术提供了基于自适应本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于自适应多模型与智能优化的实时雷击火预测系统，其特征在于：包括：

2.根据权利要求1所述的基于自适应多模型与智能优化的实时雷击火预测系统，其特征在于：所述利用基于深度学习的数据预处理引擎采用自动编码器，自动编码器是一种无监督学习模型，用于学习输入数据的有效表示，然后重构输入数据，其目标是最小化输入和输出之间的差异，具体公式为：

3.根据权利要求1所述的基于自适应多模型与智能优化的实时雷击火预测系统，其特征在于：所述生成对抗网络包含两个网络，生成器和判别器，生成器学习生成数据，而判别器学习区分真实数据和生成数据，训练过程中，这两个网络相互竞争，以提高生成数据的...

【技术特征摘要】

1.基于自适应多模型与智能优化的实时雷击火预测系统，其特征在于：包括：

2.根据权利要求1所述的基于自适应多模型与智能优化的实时雷击火预测系统，其特征在于：所述利用基于深度学习的数据预处理引擎采用自动编码器，自动编码器是一种无监督学习模型，用于学习输入数据的有效表示，然后重构输入数据，其目标是最小化输入和输出之间的差异，具体公式为：

3.根据权利要求1所述的基于自适应多模型与智能优化的实时雷击火预测系统，其特征在于：所述生成对抗网络包含两个网络，生成器和判别器，生成器学习生成数据，而判...

【专利技术属性】
技术研发人员：李伟克，邵亚奎，王明玉，舒立福，司莉青，赵凤君，
申请(专利权)人：中国林业科学研究院森林生态环境与自然保护研究所国家林业和草原局世界自然遗产保护研究中心，
类型：发明
国别省市：