Affiliation:
1. Saint Petersburg university of State fire service of EMERCOM of Russia
Abstract
The existing innovative approaches of both domestic and foreign scientists to intelligent forecasting, as well as forest fire management, are considered. The implementation of the application of the ANFIS neuro-fuzzy system for predicting forest fires in order to increase the reliability and reliability of the forecast data obtained is presented. The analysis of the feature space when considering forest fires is carried out, a correlation matrix is presented that characterizes the degree of influence of features on the predicted indicators. The structure of the neural network model with the corresponding linguistic variables and membership functions is constructed. The results of the ANFIS system training based on historical data in the Leningrad Region for the period from 2015 to 2023 are presented. The results obtained make it possible to increase the efficiency of operational forecasting of the dynamics of forest fires, to justify the adoption of management decisions on their elimination.
Publisher
St. Petersburg University of the State Fire Service of EMERCOM of Russia
Reference16 articles.
1. Берестенькова М.В. Интеллектуальная система прогнозирования лесных пожаров // Хвойные бореальной зоны. 2012. Т. 30. № 5-6. С. 64–67. EDN TTNHLP., Beresten'kova M.V. Intellektual'naya sistema prognozirovaniya lesnyh pozharov // Hvojnye boreal'noj zony. 2012. T. 30. № 5-6. S. 64–67. EDN TTNHLP.
2. Колпаков В.Ф. Применение нечеткого моделирования для информационной поддержки принятия решений при ликвидации лесных пожаров // Пожаровзрывобезопасность. 2017. Т. 26. № 7. С. 65–73. DOI: 10.18322/PVB.2017.26.07.65-73. EDN ZIDWQZ., Kolpakov V.F. Primenenie nechetkogo modelirovaniya dlya informacionnoj podderzhki prinyatiya reshenij pri likvidacii lesnyh pozharov // Pozharovzryvobezopasnost'. 2017. T. 26. № 7. S. 65–73. DOI: 10.18322/PVB.2017.26.07.65-73. EDN ZIDWQZ.
3. Матвеев А.В., Богданова Е.М. Классификация методов прогнозирования чрезвычайных ситуаций // Национальная безопасность и стратегическое планирование. 2018. № 4 (24). С. 61–70. EDN YTPZYL., Matveev A.V., Bogdanova E.M. Klassifikaciya metodov prognozirovaniya chrezvychajnyh situacij // Nacional'naya bezopasnost' i strategicheskoe planirovanie. 2018. № 4 (24). S. 61–70. EDN YTPZYL.
4. Петрова И.Ю., Глебов А.А. Прогнозирование электропотребления с помощью нейро-нечеткой системы ANFIS // Наука и образование: научное издание МГТУ им. Н.Э. Баумана. 2006. № 7. С. 3. EDN HYSJDN., Petrova I.Yu., Glebov A.A. Prognozirovanie elektropotrebleniya s pomoshch'yu nejro-nechetkoj sistemy ANFIS // Nauka i obrazovanie: nauchnoe izdanie MGTU im. N.E. Baumana. 2006. № 7. S. 3. EDN HYSJDN.
5. Дуболазов В.А., Сомов А.Г. Прогнозирование и оценка экономических данных при помощи адаптивной системы нейро-нечеткого вывода ANFIS // Экономика и менеджмент систем управления. 2017. № 4-4 (26). С. 411–418. EDN ZXQAKF., Dubolazov V.A., Somov A.G. Prognozirovanie i ocenka ekonomicheskih dannyh pri pomoshchi adaptivnoj sistemy nejro-nechetkogo vyvoda ANFIS // Ekonomika i menedzhment sistem upravleniya. 2017. № 4-4 (26). S. 411–418. EDN ZXQAKF.