論文の概要: Estimating fire Duration using regression methods

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.08936v1
• Date: Thu, 17 Aug 2023 12:11:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-21 16:55:30.439366
• Title: Estimating fire Duration using regression methods
• Title（参考訳）: 回帰法による消火期間の推定
• Authors: Hansong Xiao
• Abstract要約: 本稿では、RF(ランダム森林)、KNN、XGBoost回帰モデルおよびCNNなどの画像ベースによる既知の山火事の消火期間を予測する。 入力を別々に処理して最適な結果を得ることにより、システムは高速かつ比較的正確な将来の予測を行うことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Wildfire forecasting problems usually rely on complex grid-based mathematical models, mostly involving Computational fluid dynamics(CFD) and Celluar Automata, but these methods have always been computationally expensive and difficult to deliver a fast decision pattern. In this paper, we provide machine learning based approaches that solve the problem of high computational effort and time consumption. This paper predicts the burning duration of a known wildfire by RF(random forest), KNN, and XGBoost regression models and also image-based, like CNN and Encoder. Model inputs are based on the map of landscape features provided by satellites and the corresponding historical fire data in this area. This model is trained by happened fire data and landform feature maps and tested with the most recent real value in the same area. By processing the input differently to obtain the optimal outcome, the system is able to make fast and relatively accurate future predictions based on landscape images of known fires.
• Abstract（参考訳）: ワイルドファイア予測問題は通常、計算流体力学(CFD)とセルラーオートマタを含む複雑なグリッドベースの数学的モデルに依存するが、これらの手法は常に計算コストが高く、迅速な決定パターンの提供が困難である。 本稿では,高次計算と時間消費の問題を解決する機械学習に基づくアプローチを提案する。 本稿では、RF(ランダム森林)、KNN、XGBoost回帰モデル、およびCNNやEncoderのような画像ベースによる既知の山火事の消火期間を予測する。 モデル入力は、衛星が提供する景観特徴の地図と、この地域の歴史的火災データに基づいている。 このモデルは、発生した火災データと地形特徴マップでトレーニングされ、同じ領域で最新の実数値でテストされます。 入力を別々に処理して最適な結果を得ることにより、システムは既知の火災の風景画像に基づいて、迅速かつ比較的正確な将来の予測を行うことができる。

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