一种基于数字孪生的森林防火预测方法

本申请提供了一种基于数字孪生的森林防火预测方法，属于森林防火领域，通过获取待测森林的历史火灾所对应的时间序列数据，对时间序列数据进行季节性分解和SSA奇异谱分析处理，将时间序列数据导入堆叠式LSTM神经网络层，在LSTM神经网络层之后增加全连接层，通过调参和训练得到最优参数模型，接着获取待测森林的消防数据和植被数据等以生成数字孪生数据库，将数字孪生数据库与三维森林可视化平台进行数据传输以生成待测森林的数字孪生模型，当基于消防数据监测到火灾发生时，生成火灾报警信息，获取当前的时间序列数据，采用所述最优参数模型进行火源定位并预测火灾发展趋势，实现了及时、准确地监测到森林火灾并进行准确的预测。