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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. 9. 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
森林大火肆虐，触目惊心 8月9日以来，我国出现了罕见的极端高温天气，南方多省温度连创新高，部分地区如重庆市北碚、巴南、大足、长寿、江津等地先后发生多起森林火灾。 近年来，全球极端天气出现愈发频繁。 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 - 来自专栏互联网数据官iCDO
关于2018年SEO的9个预测
引言：本文总结兰德2017年SEO预测的结果并提出关于2018年的9个预测。 翻译 | 池金锐 编辑 | 雨欣 在过去的十年里，我已经预测了每年SEO和网络营销将会如何发展。 对于2017年开始我的预测，今天是算总账的日子，如果这个得分还算高的话，那就分享我今年的猜想吧。 还是老规矩，我的预测将按以下比例来打分: 相当准确的(+2分)——当预测是正确或满足主要的标准。 期待验证令人兴奋的结局，我对今年的预测更加有信心:-) 兰德2018年的9个预测 #1：截止到今年年底，自然的点击量将会下降约5%。 #9:美国将开始感受到网络中立性终结的痛苦，网络连接更加糟糕，限制更多，自由开放的网络也越来越少。 我想了解的问题是： 1．你认为这些预测中哪一个最有可能发生? 2．你觉得哪个最为荒诞? 3．有什么比较明显的预测，你认为被我不小心错过了？
82180发布于 2018-03-27 - 来自专栏重庆的技术分享区
2018年的9个物联网预测
原文作者：Jordan Eller 原文地址：https://dzone.com/articles/9-iot-predictions-for-2018 2018年才刚刚开始，物联网正在加速到今年最大的一年 8）行业预测：意外偷窃 零售即将成为物联网技术战场。Amazon Go只是零售转型的开始。 由于气候变化对生产的严重威胁，许多IoT空间的领导人都预测农业将会有更多的增长。然而，由于消费者和医疗保健领导人要求降低成本和提高效率，数字健康在2018年将比农业增长更多。 9）人才缺口 随着物联网在过去几年的全面发展，可以肯定地说，有才华的开发人员会短缺，导致对服务合作伙伴（像我们这样！） 这并不能保证这些预测会成真，但可以肯定地说，物联网将使2018年成为历史上最聪明的一年。
67170发布于 2018-05-03 - 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。 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 - 来自专栏腾讯大讲堂的专栏
2015，科技产业的9个关键预测
9、文化产业，进一步受益于网络 影视剧、图书出版、音乐等领域，将从与互联网的融合中得到更多好处。 上面的9个预测，也许不会全部在我们这个时空里发生。 但作为严肃的商业分析平台，企鹅智酷希望通过科学的分析模型和精准的数据调查分析，来更多发现未来迷雾中的真正商业机会和漩涡陷阱。
74680发布于 2018-02-11 - 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.
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。 usp=sharing ❞ 请参考.cfg此处的火灾数据集文件。 默认设置为 5、9、13。但决定将其更改为 5、6、8。 在 Google Colab 上对其进行了训练。遵循了 YOLOv4 的标准训练过程，没有做太多修改。 视频 参考 ❝https://www.hackster.io/zst123/project-firai-ai-fire-spotting-with-xilinx-kria-kv260-f9dad2
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。 正是因为“轰燃”的不可预测性，才如此危险。 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。 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 但在现实中，消防队员面对的是极其复杂的环境，当他们冲进火灾区域时，他们可能对现场情况、火灾发生的位置或门是开着还是关着一无所知。
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。短短两天，就有两起消防员因为爆燃现象而牺牲的事故。 正是因为“轰燃”的不可预测性，才如此危险。 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。 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
59010编辑于 2022-08-31 - 来自专栏Coggle数据科学
JDATA如期而至-用户购买时间预测Rank9
由于需要预测的是9月份购买的用户以及对应的第一次购买时间，因此时间的相关信息显得尤为重要。 目标解读：本次大赛分为两个部分，一个是预测购买的用户集合，一个是相应的第一次购买时间。 9月份是否购买，因此在线下我们可以假设8月份未知，用8月份之前的数据来提取用户集和特征。 4组样本分布不同，标记区分样本组别，A榜带来一个百分点的提升 与线上评测保持分布一致，2~3个千分点的提升 S2： 由于线上需要我们预测9月份是否购买，因此在线下我们可以假设8月份未知，用8月份之前的数据来提取用户集和特征 image.png 为了保证线上线下一致性以及其他用户的干扰，我们取了标签区间前3个月购买过目标品类的用户集作为我们构建训练数据的用户集合，标签日前1,3,6,9个月提取特征。 在模型训练方面，主要使用了交叉预测，也就是stacking的第一层，由于这题的特殊性，我们发现交叉预测的效果与单模型预测的效果差距不大。
1.2K10发布于 2019-09-12 - 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 - 来自专栏程序员的知识天地
Python中9大时间序列预测模型
在时间序列问题上，机器学习被广泛应用于分类和预测问题。当有预测模型来预测未知变量时，在时间充当独立变量和目标因变量的情况下，时间序列预测就出现了。 预测值可以是潜在雇员的工资或银行账户持有人的信用评分。任何正式引入统计数据的数据科学都会遇到置信区间，这是某个模型确定性的衡量标准。 因此，预测一段时间内某些数据的价值需要特定的技术，并且需要多年的发展。 由于每种都有其特殊用途，必须注意为特定应用选择正确的技术。 预测人员在技术选择中发挥作用，他们越了解预测可能性的范围，公司的预测工作就越有可能取得成果。 其方法的选择取决于预测的背景、历史数据的相关性和可用性、所需的准确度、预测的时间段、对企业的预测成本以及分析所需的时间。
1.7K40发布于 2019-05-25 - 来自专栏大数据文摘
手把手：Python加密货币价格预测9步走，视频+代码
今天要讲的是加密货币价格预测，包含大量代码，还用一个视频详解具体步骤，不信你看了还学不会！ 点击观看详解视频 时长22分钟 有中文字幕 ▼ 预测加密货币价格其实很简单，用Python+Keras，再来一个循环神经网络（确切说是双向LSTM），只需要9步就可以了！ 比特币以太坊价格预测都不在话下。 这9个步骤是： 数据处理 建模 训练模型 测试模型 分析价格变化 分析价格百分比变化 比较预测值和实际数据 计算模型评估指标 结合在一起：可视化 数据处理 导入Keras、Scikit learn的metrics ) #Show the plot plt.show(fig1) 然后是预测的百分比变化vs实际的百分比变化，值得注意的是，这里的预测相对实际来说波动更大，这是模型可以提高的部分： Y_daybefore
1.2K50发布于 2018-05-23 - 来自专栏智能传感
【电气火灾预警】一氧化碳传感器在电缆井火灾预警中的重要作用
两起火灾都是高层电缆电线起火，其火灾蔓延速度快、救援难度大，一旦发生极易形成“立体火灾”，给人们生命财产造成重大威胁。电缆井火灾危害有多大？ 火灾发生时，火灾燃烧产物中含有大量的有毒成分，对人体都有着不同程度的危害。气体的产生比燃烧烟要早几十分钟到几个小时，在火灾过程中，一氧化碳和二氧化碳一般是火灾产生的烟雾里含量最大的有毒气体。 因此火灾早期探测大多数会首先对一氧化碳气体进行检测，以便在在较早的时间捕捉到火灾发生。 一氧化碳（CO）传感器在火灾烟雾监测中的重要作用：因火灾发生时气体燃烧产物主要为CO和CO2， CO做为极早期火灾的特有标志,由于一般情况下CO在空气中的含量极低，但是在火灾过程中,几乎每种物质均要产生不充分燃烧的 因此CO适合于火灾早期探测，这对于较早的时间捕捉到火灾发生信息非常重要,在火灾烟雾检测里也是一个非常重要的监测参数。
38030编辑于 2023-05-16 - 来自专栏华章科技
巴黎不哭！AI数字重建让圣母院永生
2018年9月19日，AUDREY项目研究人员与当地消防局人员一起对系统进行了模拟火灾现场测试。 一直以来，对森林大火成功预测、及早发现、及早扑救一直是人们努力的目标。 众所周知，预测森林大火是非常困难的，目前，大多数火灾都是通过911报警电话，商业航班或火警了望站报告的。 ▲两位天才中学生利用机器学习打造的“山火预测传感器” 为了预测火灾，AI需要更多类型的实地数据进行训练。加州的两位高中生正在开发一种工具，可以标记容易遭受森林火灾的干燥林区。 他们表示，该装置能够预测在100平方米范围内是否会发生火灾。该项目已入选Google的造福人类AI项目，共享2500万美元的资助。 在许多有关这场大火的广播节目下面，都是关于9/11恐怖袭击的大英百科全书(Encylopedia Britannica)上的一个文本框。 ?
78220发布于 2019-04-24
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