As wildfires are expected to become more frequent and severe, improved prediction models are vital to mitigating risk and allocating resources. With remote sensing data, valuable spatiotemporal statistical models can be created and used for resource management practices. In this paper, we create a dynamic model for future wildfire predictions of five locations within the western United States through a deep neural network via historical burned area and climate data. The proposed model has distinct features that address the characteristic need in prediction evaluations, including dynamic online estimation and time-series modeling. Between locations, local fire event triggers are not isolated, and there are confounding factors when local data is analyzed due to incomplete state observations. When compared to existing approaches that do not account for incomplete state observation within wildfire time-series data, on average, we are able to achieve higher prediction performances.


翻译:由于预计野火将变得更加频繁和严重,改进的预测模型对于减少风险和分配资源至关重要。遥感数据可以创造宝贵的时空统计模型,用于资源管理实践。在本文件中,我们通过历史燃烧地区和气候数据建立一个深层神经网络,为未来对美国西部五个地点的野火预测创造一个动态模型。拟议模型具有不同的特点,满足了预测评估的典型需要,包括动态在线估计和时间序列模型。在不同地点之间,当地火灾触发器不是孤立的,在对当地数据进行分析时,由于国家观测不完全,存在着一些令人困惑的因素。与现有方法相比,在野火时间序列数据中不完全观察状态,我们平均能够实现更高的预测性能。

0
下载
关闭预览

相关内容

ACM/IEEE第23届模型驱动工程语言和系统国际会议,是模型驱动软件和系统工程的首要会议系列,由ACM-SIGSOFT和IEEE-TCSE支持组织。自1998年以来,模型涵盖了建模的各个方面,从语言和方法到工具和应用程序。模特的参加者来自不同的背景,包括研究人员、学者、工程师和工业专业人士。MODELS 2019是一个论坛,参与者可以围绕建模和模型驱动的软件和系统交流前沿研究成果和创新实践经验。今年的版本将为建模社区提供进一步推进建模基础的机会,并在网络物理系统、嵌入式系统、社会技术系统、云计算、大数据、机器学习、安全、开源等新兴领域提出建模的创新应用以及可持续性。 官网链接:http://www.modelsconference.org/
【干货书】机器学习算法视角,249页pdf
专知会员服务
141+阅读 · 2021年10月18日
专知会员服务
80+阅读 · 2021年7月31日
专知会员服务
76+阅读 · 2021年3月16日
【MIT干货书】机器学习算法视角,126页pdf
专知会员服务
77+阅读 · 2021年1月25日
专知会员服务
50+阅读 · 2020年12月14日
【干货书】真实机器学习,264页pdf,Real-World Machine Learning
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
分布式TensorFlow入门指南
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年11月28日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
Arxiv
0+阅读 · 2022年2月1日
Arxiv
126+阅读 · 2020年9月6日
Learning from Few Samples: A Survey
Arxiv
77+阅读 · 2020年7月30日
Learning to See Through Obstructions
Arxiv
7+阅读 · 2020年4月2日
Arxiv
5+阅读 · 2018年12月18日
Arxiv
6+阅读 · 2018年12月10日
VIP会员
相关VIP内容
【干货书】机器学习算法视角,249页pdf
专知会员服务
141+阅读 · 2021年10月18日
专知会员服务
80+阅读 · 2021年7月31日
专知会员服务
76+阅读 · 2021年3月16日
【MIT干货书】机器学习算法视角,126页pdf
专知会员服务
77+阅读 · 2021年1月25日
专知会员服务
50+阅读 · 2020年12月14日
【干货书】真实机器学习,264页pdf,Real-World Machine Learning
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
分布式TensorFlow入门指南
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年11月28日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
相关论文
Arxiv
0+阅读 · 2022年2月1日
Arxiv
126+阅读 · 2020年9月6日
Learning from Few Samples: A Survey
Arxiv
77+阅读 · 2020年7月30日
Learning to See Through Obstructions
Arxiv
7+阅读 · 2020年4月2日
Arxiv
5+阅读 · 2018年12月18日
Arxiv
6+阅读 · 2018年12月10日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员