BP神经网络滑动窗口算法在活跃火时空预测模型研究与实现

作者：**凡; 张世涛^*; 黄威

来源：计算机时代, 2023, (09): 124-128.

DOI：10.16644/j.cnki.cn33-1094/tp.2023.09.026

• 神经网络
• 活跃火
• 机器学习
• 中南半岛

通过C#编程语言与ArcEngine开发引擎编写一种BP神经网络的滑动窗口算法，实现活跃火频次预测。对中南半岛五国活跃火进行建模，预测2020年活跃火频次并与实际对比。经过多次迭代实验，结果表明，模型程序在误差小于0.8或学习训练次数大于8000作为单次结束条件时具有优良的预测效果。

• 单位
  昆明理工大学