基于BP-NN和回归分析的季节性火灾预测模型研究

火灾数据具有季节波动趋势和随机性,而单一基于数据的建模方法由于火灾致因的复杂性和不确定性以及信息的不完备性,往往很难对火灾数据的变化趋势进行较好的预测。鉴于单一建模方法的不足,本文将神经网络模型和季节分段回归分析模型采用并补方法结合起来构建了火灾每天发生起数的组合预测模型。实例分析表明,该组合模型具有较高的精度和良好的火灾数据变化趋势跟随性,可为防火策略的提前部属和制定提供有效的参考依据。