摘要
本发明实施例公开了一种山火蔓延趋势的预测方法、装置、设备及存储介质,该方法包括获取目标地区预处理后的地形地貌数据、气象数据;从中提取与火灾蔓延相关的特征信息,并且构建初始的特征集合;通过特征重要性评估方法对其进行评估,识别对火灾蔓延具有重要影响的特征信息,并且将获得处理好的数据集划分为训练集、验证集和测试集,对构建的火灾蔓延的S变换数学模型训练;基于待检测的目标地区的地形地貌数据、气象数据,通过训练后的S变换数学模型预测获得火灾蔓延的路径和速度。该方案,在电网领域具有重要的应用前景,能够提高电网山火防控的预警能力,降低火灾对输电线路的损害,确保电网运行的稳定和安全。
技术关键词
数学模型
重要性评估方法
气象
火灾
数据
训练集
控制策略
电网山火
模型训练模块
处理器
机器学习算法
特征提取模块
速度
变换算法
矩阵
预测装置
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