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爱数科案例 | 森林火灾面积预测
本案例通过探索性分析（EDA）和机器学习构建线性回归模型，预测森林火灾的面积，并分析什么特征是发生森林火灾的重要因素。 1. 读数据表 首先，我们读取原始数据。 2. 火灾面积分布直方图 我们采用更直观的方法，将数据集中火灾面积这一列的数据通过直方图和箱线图进行展示，来查看数据的分布情况： 4. 筛选火灾面积大于0的数据 处理完毕后，我们将火灾面积大于0的数据筛选出来，查看火灾发生的面积与FWI系统的FFMC指数、DMC指数、DC指数、ISI指数之间的关系。 8. 火灾面积与DMC散点图 我们分别绘制火灾发生的面积与DMC指数、DC指数、ISI指数、FFMC指数之间的散点图： 10. 火灾面积与DC散点图 11. 火灾面积与ISI散点图 12. 模型预测 然后用训练的模型在测试集上进行火灾面积的预测，预测结果保存为area_predict。 16. 回归模型评估 最后进行模型评估，输出均方误差、平均绝对误差、决定系数和中位绝对误差。
1.6K21编辑于 2022-03-30 - 来自专栏ShowMeAI研究中心
机器学习如何预测森林火灾？⛵ 万物AI
经过4天奋战，北碚山火得到有效封控。这是团结和文化的证明，也是组织和科技的胜利。 对抗森林火灾，AI 在行动 预测森林火灾的关键要素是快速检测。 图片 事实上，机器学习技术已经应用到火灾探测领域，例如：北美森林大火预测使用卫星图像和支持向量机算法获得了75%的准确率，斯洛文尼亚森林火灾使用卫星与气象数据和随机森林、决策树算法进行探测。 图片 基于机器学习AI森林火灾预测 利用机器学习如何对森林火灾的发生做出预测？ShowMeAI 爆肝跑通了一个项目。 项目使用了梯度提升回归树 GBDT 和 决策树两种方式进行建模，我们借助雷达图来比较GBDT和回归树模型，对比它们在森林火灾预测场景下的效果。
1.3K31编辑于 2022-11-11 - 来自专栏机器学习AI算法工程
火灾火焰检测数据集和yolov4检测模型
开源1个火灾检测数据集(含标注)和预训练模型。 火灾检测数据集图像2059张：包含大火-小火，建筑起火、草原起火、森林起火、车辆(汽车、卡车、摩托车、电动车)起火、白天-黑夜起火等场景； 代码及运行教程，数据集 获取： 关注微信公众号 datayx 然后回复 火灾 即可获取。
3.1K31发布于 2020-11-03 - 来自专栏新智元
用AI预测与定位火灾迫在眉睫
许多人希望利用AI来预测或确定火灾位置和蔓延路径。但机器学习和新数据收集工具的结合是否可以提前警告消防员火灾，帮助应急人员更有效地撤离地区，甚至挽救生命，这仍需很长的时间来进行探索检验。 那么，技术能在多大程度上帮助自动检测甚至预测野火呢？计算机科学家们和研究人员都希望相关技术能够进一步发展。 利用机器学习和新数据收集工具的结合，预测和定位野火 根据加州相关部门的政府官员Jim Crawford的说法，在近年来野火情况愈发糟糕的情况下，早期检测是关键，他曾有过26年的消防员生涯。 圣何塞州立大学气象与气候科学系火灾天气研究实验室副教授Craig Clements说：“许多人正在研究如何使用人工智能来确定火灾位置和蔓延路径。” 他在一次电话采访中表示，他发现该系统使用了来自世界各地的一年的火灾数据，在检测火灾方面准确率接近98％。
90040发布于 2018-12-14 - 来自专栏深度学习|机器学习|歌声合成|语音合成
R-4- 医学预测分析
文章目录 分类 切入点 医学研究思路 研究适合的研究数据 模型选择 选择适合的预测分子 分类 分类模型 预后模型 切入点 寻找预后或诊断因子的研究 Predictors of xx | xx predicts Risk factors of xx 无外部验证的预测模型建立研究 随机拆分验证 交叉验证 重抽样 内部-外部验证 有外部验证的预测模型建立研究 时段验证：时间分割 空间验证： 时空验证 领域验证 预测模型的验证模型 预测模型的影响研究 医学研究思路 ? 模型选择 分类变量：logistic回归 生存资料 Cox回归 计数资料：Poisson/负二项 回归连续变量：线性回归 选择适合的预测分子 阅读文献选择适当的预测因子 ?
64610发布于 2021-01-14 - 来自专栏GEE数据专栏，GEE学习专栏，GEE错误集等专栏
Google Earth Engine——GOES卫星是由NOAA运行的地球静止气象卫星，火灾（HSC）产品包含四张图像：一张是火灾掩码形式，另外三张是确定火灾温度、火灾面积和火灾辐射功率的像素值
火灾（HSC）产品包含四张图像：一张是火灾掩码形式，另外三张是确定火灾温度、火灾面积和火灾辐射功率的像素值。 Invalid due to surface type or sunglint or LZA threshold exceeded or off earth or missing input data 4 Soc., 98(4), 681-698. doi:10.1175/BAMS-D-15-00230.1 代码： // NOAA GOES-16同域火灾产品的单一时间片。 input data 'burlywood' // Algorithm failure ]}; Map.addLayer(dqf, DQFVis, 'DQF'); // 火灾很小 根据面积对火灾进行缓冲，使其更加突出。
31210编辑于 2024-02-02 - 来自专栏数据科学和人工智能
数据集 | 森林火灾数据集
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 采用2007年葡萄牙蒙特西尼奥公园森林火灾的相关数据。该数据集来自UCI机器学习库，数据中包含地理位置、天气等信息。 1. 字段诊断信息 4.
2K20编辑于 2022-03-30 - 来自专栏芯智讯
比亚迪惠州工厂发生火灾
11月19日消息，据惠州大亚湾开发区信息发布平台“大亚湾发布”昨日（18日）发布消息称，当日19点14分，位于大亚湾西区比亚迪三期F6厂房发生火情，区消防大队接报后迅速前往救援，区相关部门也迅速赶赴现场指挥，21点30分火情得到有效控制。过火建筑物为钢架结构，现场无人员被困、无人员伤亡、无易燃易爆物品，起火原因目前正在调查中。
75950编辑于 2022-11-22 - 来自专栏OpenFPGA
使用FPGA进行 AI 火灾定位-FirAI
部署在 FPGA 上加速的 AI 火灾侦查。助力消防人员快速应对火灾事故~ 绪论 问题：近年来，不断增加的城市人口、更复杂的人口密集建筑以及与大流行病相关的问题增加了火灾侦查的难度。 因此，为了增强消防人员对火灾事件的快速反应，安装视频分析系统，可以及早发现火灾爆发。 目标：解决方案包括建立一个分布式计算机视觉系统，增加建筑物火灾的早期检测。 在 PC 上，使用现有的火灾探测数据集对自定义 Yolo-V4 模型进行训练。之后，对Xilinx YoloV4 模型进行量化、裁剪和编译 DPU ，最后部署在FPGA上。 /README.html ❞ 我们的应用程序用于检测火灾事件，因此请在下面链接中下载火灾图像开源数据集： ❝https://github.com/gengyanlei/fire-smoke-detect-yolov4 usp=sharing ❞ 请参考.cfg此处的火灾数据集文件。
1K31编辑于 2023-08-30 - 来自专栏大数据文摘
AI预测30秒内火灾「轰燃」，准确率92.1%，未来或可帮助拯救消防员生命
大数据文摘出品 这段时间天气巨热，天干物燥，也是火灾高发的时候。 最近就接连发生了一些火灾事件，还有消防员牺牲的消息，令人心痛。火灾中对消防员威胁很大的，其实是爆燃现象。 本周，一项研究利用图神经网络(GNN)建立了一个系统，以学习模拟火灾中不同数据源(以节点和边表示)之间的关系，从而提前预测接下来的30秒内是否会发生“轰燃”现象。 4.由门上蹿出的火舌几乎达到顶棚，大量的辐射热由顶棚反射到室内的可燃物上。 5.烟气降至离地面1m左右，空气中的热层部分占据上部空气，驱使热分解产物下降。 为了更好的帮助消防员预测“轰燃”，研究人员据此收集了各种各样的数据，从建筑布局，表面材料，火灾条件，通风配置，烟雾探测器的位置，以及房间的温度分布，模拟了17种不同建筑类型的41000起虚拟火灾，共使用了 从4到5个房间，到十几个房间，预测难度Max 轰燃一般倾向于在大约600摄氏度(1100华氏度)突然爆发，然后可以导致温度进一步上升。
62620编辑于 2022-08-26 - 来自专栏数据派THU
AI预测30秒内火灾「轰燃」，准确率92.1%，未来或可帮助拯救消防员生命
来源：大数据文摘本文约1800字，建议阅读5分钟本文结合扫了最新研究通过AI预测30S内火灾的轰燃，准确率高达92.1%。 这段时间天气巨热，天干物燥，也是火灾高发的时候。 近期，一项研究利用图神经网络(GNN)建立了一个系统，以学习模拟火灾中不同数据源(以节点和边表示)之间的关系，从而提前预测接下来的30秒内是否会发生“轰燃”现象。 4.由门上蹿出的火舌几乎达到顶棚，大量的辐射热由顶棚反射到室内的可燃物上。 5.烟气降至离地面1m左右，空气中的热层部分占据上部空气，驱使热分解产物下降。 为了更好的帮助消防员预测“轰燃”，研究人员据此收集了各种各样的数据，从建筑布局，表面材料，火灾条件，通风配置，烟雾探测器的位置，以及房间的温度分布，模拟了17种不同建筑类型的41000起虚拟火灾，共使用了 从4到5个房间，到十几个房间，预测难度Max 轰燃一般倾向于在大约600摄氏度(1100华氏度)突然爆发，然后可以导致温度进一步上升。
59010编辑于 2022-08-31 - 来自专栏浮生的专栏
机器学习为更好的火灾现场安全
在这篇文章中，我想分享我在AAIA第15届数据挖掘竞赛中的经验和获奖策略：给火灾现场的消防员活动做标记，在这个竞赛中让我拿了第一名！ 比赛由华沙大学和波兰华沙主要的消防学校联合举办。 它是用下面这个方法定义的：首先，给一个既定标签规定预测精度。 然后，类别Ｃ中标签为Ｌ的指标的平衡精度得分等于Ｃ类里所有标签指标的平均精度。 在第一步中，我预测了一个消防员的主要姿势。在第二步中，是基于第一步中的训练集和预计的标签对于特定活动进行了预测。多亏了这个方法，我们可以获得标签之间的层次关系。 所以他们共同的预测——通过多数表决法，通常产生比单个模型更为精确的结果。我用这个模型来解决活动识别问题。 随机森林另外一个吸引人的属性是它有一个选择相关属性的固有方法。 标签预测工作做不好，无论数据的分布好还是坏，都会产生不利后果。考虑到这一点，森林中的每棵树都被用于数据的分层抽样，这样每个标签以平等的比例出现。
61340发布于 2018-06-04 - 来自专栏智能视频图像
智慧消防下的火灾监测报警系统
火灾监测报警系统对视频画面进行实时监测分析，当发现视频画面内出现烟雾、火焰时，系统主动触发报警提示，真正做到事前预警，事中常态检测，事后规范管理。 1.jpg 自古以来，火灾一直是主要重大害之一，对人类经济和文明造成了不可挽回的损失。 惨痛的代价使我们越发明白及时预报警以及消防工作的重要程度 。 随着现代城市化的不断发展，楼房密集度的提高，火灾发生的产生的后果也变得严重，消防系统在社会公共安全的地位变得非常重要，让人们及时发现火灾，并能够及时采用有效措施来控制和扑灭火灾是至关重要的。 火灾监测报警系统基于智能视频分析，自动对视频图像信息进行分析识别，无需人工干预；及时发现监控区域内的异常烟雾和火灾苗头，以最快、最佳的方式进行预警，有效的协助消防人员处理火灾危机，并最大限度的降低误报和漏报现象 火灾监测报警系统能自动识别烟雾、火焰，对视频检测画面进行实时分析、突发状况实时告警，解决传统依赖于人工巡视的工作方式，还可以根据直观画面直接指挥调度救火，极大的节约人力成本，提高工作效率。
1.2K30发布于 2020-08-10 - 来自专栏深度学习自然语言处理
时间序列预测入门必读的4篇论文
2）Deep AR…一文提出了一种基于LSTM的时间序列预测算法，适用于高通量时间序列预测。该方法不仅能给出预测结果，还能给出结果的置信区间。本文作者来自亚马逊算法研究所。 通常机器学习、深度学习算法在短期预测上具有优势，但是在长期预测上表现不佳。本文提出了一种特殊的MLP网络结果，能够很好地兼顾短期和长期预测。 to artificial neural networks （2020） ※推荐理由： 在实践中经常会出现需要在不同层级做预测的情况，比如说预测某个产品的销量，既需要在较高层级的全国层面做预测，也要在较低层级的省市层面预测 上述4篇论文在深度之眼《时间序列预测项目班》中都有系统地讲解，其第1篇论文《Forecasting at Scale》的讲解业已开源给本公号粉丝，扫下方二维码即可获取。 什么是时间序列预测？
1K10编辑于 2022-04-22 - 来自专栏Y大宽
4️⃣ 核酸序列特征分析(2):CpG岛预测
CpG岛是200bp或更长的DNA序列，GC含量较高，一般富集在人类基因组组启动子区和起始外显子去，在这个区段容易出现DNA甲基化，从而对基因表达进行调控。 推荐工具CpGPlot
1.9K30发布于 2019-01-28 - 来自专栏小红豆的数据分析
小蛇学python（4）利用SVM预测股票涨跌
核心思想就是利用SVM模型来预测股票涨跌，并完成策略构建，自动化选择最优秀的股票进行资产配置。 #将没有1，0标签的，即不是最好的前百分之三十也不是最差的前百分之三十股票从表格里剔除 return data #4数据读取 model = svm.SVC(kernel=para.svm_kernel, C=para.svm_c) print('模型选择为SVM') #7用训练好的模型分别放到训练集和验证集上去预测 模型预测与评价 #8使用训练完成的模型再测试集上做预测 print('模型预测开始') y_true_test = pd.DataFrame([np.nan] * np.ones((para.n_stcok y_score_test.iloc[data_curr_month.index, i_month - 1] = y_score_curr_month print(y_true_test) print('模型预测结束
1.9K10发布于 2018-09-12 - 来自专栏Y大宽
4️⃣ 核酸序列特征分析(3):启动子区域预测和转录终止信号预测
序列比对和序列特征分析总目录 1 启动子区域预测 启动子Promoter是位于基因5'端上游的DNA序列，调控基因表达。作用方式是通过与转录因子结合。
1.9K50发布于 2019-01-28 - 来自专栏LiteMedia
LiteCVR物流仓储消防火灾预警视频监管方案
LiteCVR可接入全区管辖范围内的独立报警设备、燃气探测设备、电气火灾监控设备、视频监控设备、消防灭火设施等，通过电脑web或手机app，实现对消防工作的监督管理和动态监测，将“人防、物防、技防”三结合应用于传统的消防管理和监督
32510编辑于 2023-11-23 - 来自专栏SDNLAB
4家研究公司对边缘计算市场的预测
尽管分析师对于边缘计算市场的预测在市场规模和未来几年的增长率方面差异很大，但他们总体的预测都比较乐观。在Equinix委托的一份报告中，Gartner甚至认为“边缘将吃掉云”。 ? 以下是边缘计算市场的四种预测： Gartner在上述报告中预测，到2022年，“边缘计算将成为所有数字业务的必要需求。”
1.3K50发布于 2018-09-25 - 来自专栏AI算法与图像处理
【收藏】时间序列预测入门必读的4篇论文
02 时间序列预测算法的应用 时间序列预测在供应链、金融、工业等众多领域有着广泛的应用。 如：客流预测、水位预测、交通流量预测、用电量预测、零件异常检测、水位异常检测、航班定价、电影定价、人员排班计划、生产排程计划等等。 03 入门必读的4篇paper *01 基于历史数据对未来做出预测×2篇 01 Forecasting at Scale Prophet是Facebook开发的时间序列预测软件包，在业内具有广泛的应用。 通常机器学习、深度学习算法在短期预测上具有优势，但是在长期预测上表现不佳。本文提出了一种特殊的MLP网络结果，能够很好地兼顾短期和长期预测。 to artificial neural networks （2020） ※推荐理由： 在实践中经常会出现需要在不同层级做预测的情况，比如说预测某个产品的销量，既需要在较高层级的全国层面做预测，也要在较低层级的省市层面预测
1.2K40编辑于 2022-12-11
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