一种基于多源数据融合知识图谱的火灾风险精准预测方法及系统

本发明公开了一种基于多源数据融合知识图谱的火灾风险精准预测方法及系统，属于机器学习技术领域，包括以下步骤：接入多源异构数据集，整合传感器数据，地理信息、历史数据和外部数据，借助FDS与SolidWorks构建全尺寸森林三维模型并开展燃烧仿真，细致设定环境参数确保结果准确，为多源异构数据集构建打基础；数据预处理，清洗噪声数据、时空对齐和特征工程，开展多源异构数据采集与预处理，从多源异构数据集获取涵盖结构化、半结构化与非结构化类型的森林火灾相关数据，本发明中，通过整合多维度数据并构建语义化知识网络，显著提升了火灾预警的准确性和时效性，能够实现对森林火灾多源异构数据的有效融合，确保数据融合过程中的透明度和可追溯性。