基于物聯(lián)網(wǎng)的森林火險(xiǎn)預(yù)警研究.pdf_第1頁(yè)
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1、碩士學(xué)位論文基于物聯(lián)網(wǎng)的森林火險(xiǎn)預(yù)警研究IIIlllUlIIIllllIIIllY2384611TheResearchoftheforestfiredangerwarningbasedontheInternetofThings作者姓名:趙紅星學(xué)科、專業(yè):讓箕狃這鮭生理途堂指導(dǎo)曇J教師:0210804完成日期:2Q131Q壘蘭州交通大學(xué)LanzhouJiaotongUniversity蘭州交通大學(xué)碩士學(xué)位論文摘要伴隨著社會(huì)生產(chǎn)力的發(fā)展,以

2、及計(jì)算機(jī)硬件與軟件技術(shù)的日新月異,物聯(lián)網(wǎng)作為新興的物品信息網(wǎng)絡(luò)被迅速推進(jìn),它被稱為繼計(jì)算機(jī)、互聯(lián)網(wǎng)之后,世界信息產(chǎn)業(yè)的第三次浪潮。物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展將會(huì)給社會(huì)帶來(lái)巨大的經(jīng)濟(jì)效益,將使社會(huì)生產(chǎn)力得到極大提高,從而在很大的程度上方便我們的日常生活。物聯(lián)網(wǎng)給我們帶來(lái)了如此大的發(fā)展機(jī)遇,但同時(shí)也存在產(chǎn)業(yè)發(fā)展的諸多約束因素和前所未有的技術(shù)挑戰(zhàn)。本文基于此背景,設(shè)計(jì)了森林火險(xiǎn)預(yù)警方案,以不同的數(shù)據(jù)處理算法分別對(duì)傳感層和應(yīng)用層的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,實(shí)現(xiàn)了對(duì)森林火

3、災(zāi)臨界氣象條件的識(shí)別。本文研究的主要內(nèi)容如下:(1)深入學(xué)習(xí)了物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展背景,從技術(shù)層面上研究了物聯(lián)網(wǎng)的相關(guān)概念,在此基礎(chǔ)上分析了物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用前景。(2)設(shè)計(jì)了基于物聯(lián)網(wǎng)的森林火險(xiǎn)預(yù)警的系統(tǒng)模型,并且針對(duì)不同的地理情況或是監(jiān)測(cè)區(qū)域過(guò)大等問(wèn)題,提出劃分不同監(jiān)測(cè)區(qū)的思路。同時(shí),在該方案運(yùn)行過(guò)程中,可根據(jù)實(shí)際情況隨時(shí)調(diào)整預(yù)預(yù)i周期的長(zhǎng)短,亦可以對(duì)應(yīng)用層的預(yù)測(cè)模型進(jìn)行實(shí)時(shí)修正。除此之外,從數(shù)據(jù)處理的流程角度,提出以迭代聚焦算法對(duì)傳感層的環(huán)境干

4、擾誤差進(jìn)行消除,給出了氣象要素因子在一個(gè)預(yù)測(cè)周期內(nèi)的取值策略,并利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為應(yīng)用層的建模方法,識(shí)別森林火災(zāi)的臨界氣象條件。(3)對(duì)現(xiàn)有的徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了深入研究,結(jié)合徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)特性,對(duì)把徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于森林火險(xiǎn)預(yù)警做了相關(guān)分析。因?yàn)閺较蚧瘮?shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所具有的獨(dú)特優(yōu)勢(shì),為其應(yīng)用于基于物聯(lián)網(wǎng)的森林火險(xiǎn)預(yù)警奠定了良好基礎(chǔ),但是,目前幾種成熟的學(xué)習(xí)算法的若干缺點(diǎn)使其應(yīng)用于該方案還有待進(jìn)一步改進(jìn),比如預(yù)測(cè)精度、網(wǎng)

5、絡(luò)修正能力都有很大不足?;诖耍疚目偨Y(jié)前入的研究成果,對(duì)現(xiàn)有的幾種算法總結(jié)分析,提出一種雙隱層徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,同時(shí)以遺傳算法為訓(xùn)練方法,并把前人所提出的在訓(xùn)練過(guò)程中動(dòng)態(tài)更新網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)策略相結(jié)合,使該算法擁有了很多傳統(tǒng)算法不具有的優(yōu)點(diǎn),通過(guò)非線性函數(shù)逼近和電信企業(yè)客戶流失分類的實(shí)驗(yàn)仿真,驗(yàn)證了該算法的有效性,并且與同類算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)對(duì)比,雙隱層徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)間復(fù)雜度和計(jì)算復(fù)雜度更低,這便為把徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于物聯(lián)網(wǎng)中

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