Концептуальне моделювання спалахів лісових пожеж на основі онтологічного підходу DataMining. Частина 1

Abstract

Протестовано геліоцентричну гіпотезу причин спалахів лісових пожеж. Знайдено докази кореляції між раптовим надходженням заряджених частинок з боку сонця і виникненням лісових пожеж із затримкою від одного до чотирьох днів. Проведено порівняльний аналіз методів ANFIS та нейронних мереж у задачі пошуку функціональної залежності між виникненням лісових пожеж і факторами, що характеризують сонячну активність. Використано декілька методів аналізу (методи усунення сезонності, R/S-аналіз, DataMining) для встановлення потенційних зв’язків між коливаннями певних параметрів, що характеризують сонячну активність, і виникненням лісових пожеж з урахуванням затримки в часі. Знайдено наявність взаємозв’язку і розроблено прогностичний сценарій, який засновано на ANFIS та нейромережевих технологіях. Ці методи, в деяких випадках, дозволяють досягнути точності прогнозування до 93%.

Протестирована гелиоцентрическая гипотеза причин вспышек лесных пожаров. Найдены доказательства корреляции между внезапным поступлением заряженных частиц от солнца и возникновением лесных пожаров с задержкой от одного до четырех дней. Проведен сравнительный анализ методов ANFIS и нейронных сетей в задаче поиска функциональной зависимости между возникновением лесных пожаров и факторами, характеризующими солнечную активность. Использованы несколько методов анализа (методы устранения сезонности, R/S анализ, DataMining) для установления возможных связей между колебаниями определенных параметров, характеризующих солнечную активность, и возникновением лесных пожаров с учетом задержки во времени. Обнаружено наличие взаимосвязи и разработан прогностический сценарий, основанный на ANFIS и нейросетевых технологиях. Эти методы, в некоторых случаях, позволяют достичь точности прогнозирования до 93%.

The heliocentric hypothesis of causes of forest fires outbreaks has been tested. We found evidence of correlation between the sudden arrival of charged particles from the Sun and the occurrence of forest fires with a delay of one to four days. In this research, the comparative analysis was made between ANFIS and Neuron Networks in the task of searching a functional dependence between the occurrence of forest fires and the factors which characterize the solar activity. For this purpose, we used several methods (R/S analysis, Hurst index, DataMining) for establishing potential links between the influx of some parameters from the Sun and the occurrence of forest fires with lag of several days. We found an evidence for a connection and developed a forecasting scenario based on the ANFIS and Neuron Network techniques. This scenario, in some cases, allows to predict occurrences of forest fires with up to 93% accuracy