A novel HHO-RSCDT ensemble learning approach for forest fire danger mapping using GIS
Số trang: 19
Loại file: pdf
Dung lượng: 2.19 MB
Lượt xem: 29
Lượt tải: 0
Xem trước 2 trang đầu tiên của tài liệu này:
Thông tin tài liệu:
Accurate prediction models for spatial prediction of forest fire danger play a vital role in predicting forest fires, which can help prevent and mitigate the detrimental effects of such disasters. This research aims to develop a new ensemble learning model, HHO-RSCDT, capable of accurately predicting spatial patterns of forest fire danger.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
A novel HHO-RSCDT ensemble learning approach for forest fire danger mapping using GIS
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
A novel HHO-RSCDT ensemble learning approach for forest fire danger mapping using GIS
Tìm kiếm theo từ khóa liên quan:
Forest fire Random subspace Credal decision tree Harris Hawks optimize Support vector machineGợi ý tài liệu liên quan:
-
Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu: Chương 9 - Nguyễn Nhật Quang
48 trang 47 0 0 -
Wifi fingerprinting-based indoor positioning with machine learning algorithms
5 trang 30 0 0 -
6 trang 23 0 0
-
Tìm kiếm câu hỏi có ý nghĩa từ các trang web hỏi đáp cộng đồng
10 trang 21 0 0 -
Research on deep learning and its application in stock price prediction
11 trang 21 0 0 -
Recognition of human faces and temperatures based on automatically intelligent algorithm
6 trang 19 0 0 -
Neural network used in predicting cardiovascular risks
8 trang 18 0 0 -
Đề xuất tập đặc trưng trong phân lớp mô hình 3D
8 trang 18 0 0 -
A sentiment analyzer for informal text in social media
7 trang 17 0 0 -
Detection of fraud risks in retailing sector using MLP and SVM techniques
16 trang 17 0 0