Прогнозирование количества лесных пожаров в районе и оценка класса пожароопасности территории
Дрожжин Н.А., Белоусов Р.Л.
Выходные данные
Сборник научных работ «Результаты деятельности подразделений информационного обеспечения населения и технологий информационной поддержки РСЧС, гражданской обороны и пожарной безопасности» (октябрь 2013 – апрель 2014) под общ. ред. И.А. Максимова. –Екатеринбург : Уральский институт ГПС МЧС России, 2014, С. 22-30.
Аннотация
В статье рассмотрен один из возможных подходов прогнозирования количества лесных пожаров и оценки класса пожароопасности территории, который основан на кластеризации, построении ассоциативных правил, анализе временных рядов и создании нечеткой продукционной системы.
Ключевые слова
Data Mining, кластеризация, метод k-средних, ассоциативные правила, метод Априори, временные ряды, аппроксимация, нечеткие множества, нечеткая продукционная система, нечеткий логический вывод
Сборник научных работ «Результаты деятельности подразделений информационного обеспечения населения и технологий информационной поддержки РСЧС, гражданской обороны и пожарной безопасности» (октябрь 2013 – апрель 2014) под общ. ред. И.А. Максимова. –Екатеринбург : Уральский институт ГПС МЧС России, 2014, С. 22-30.
Аннотация
В статье рассмотрен один из возможных подходов прогнозирования количества лесных пожаров и оценки класса пожароопасности территории, который основан на кластеризации, построении ассоциативных правил, анализе временных рядов и создании нечеткой продукционной системы.
Ключевые слова
Data Mining, кластеризация, метод k-средних, ассоциативные правила, метод Априори, временные ряды, аппроксимация, нечеткие множества, нечеткая продукционная система, нечеткий логический вывод