Le feu de for?t est la combustion incontr?l?e et non prescrite de la v?g?tation naturelle, ce qui constitue une grande menace pour l'environnement. S'agissant d'un ph?nom?ne naturel, il est impossible pour l'homme de l'emp?cher. Il est n?cessaire d'?tablir des pr?visions pr?coces, de proc?der ? une d?tection rapide et d'agir rapidement pour contr?ler ces ph?nom?nes afin de prot?ger l'?cosyst?me. Dans cet ouvrage, un mod?le pr?dictif capable de pr?dire les incendies de for?t est d?riv? ? l'aide de l'informatique douce et de techniques d'apprentissage automatique. L'ensemble de donn?es se compose de 517 enregistrements de donn?es chronologiques pour le parc naturel de Montesinho, au Portugal. Pour trouver certains des mod?les critiques et segmenter les r?gions d'incendie (? l'aide du regroupement), l'ACP et les m?thodes de regroupement par K-means sont utilis?es respectivement sur l'ensemble de donn?es. Cinq techniques d'informatique douce, ? savoir MPNN, PNN, KNN, RBF et SVM, sont appliqu?es simultan?ment. Les biblioth?ques Python telles que Scikit-learn, Pandas, Matplotlib et Seaborn sont utilis?es pour l'ex?cution des algorithmes. Enfin, chaque technique d'informatique douce est ?valu?e en fonction des param?tres d'?valuation tels que MSE, RMSE, MAE, RAE et IG, et le mod?le appropri? pr?sentant les meilleures valeurs est identifi?.
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