基于FedAvg的山林火災(zāi)撲救行動(dòng)兵力預(yù)測模型構(gòu)建方法
所屬分類:技術(shù)論文
上傳者:wwei
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標(biāo)簽: 聯(lián)邦學(xué)習(xí) FedAvg 山林火災(zāi)撲救
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文檔介紹:以夏秋季極端高溫山林火災(zāi)撲救行動(dòng)為研究對(duì)象,以分布式機(jī)器學(xué)習(xí)為理論基礎(chǔ)對(duì)任務(wù)中氣溫及機(jī)動(dòng)兵力的建模和預(yù)測進(jìn)行研究。首先提出一種基于聯(lián)邦平均算法(Federal Average Algorithm,F(xiàn)edAvg)的模型構(gòu)建方法,從更貼近任務(wù)實(shí)際、更加精細(xì)的角度對(duì)各任務(wù)方向的最高氣溫及機(jī)動(dòng)兵力數(shù)量進(jìn)行定量預(yù)測;其次通過引接政府公共資源平臺(tái)及作戰(zhàn)數(shù)據(jù)庫中多區(qū)域氣溫和機(jī)動(dòng)兵力,在各數(shù)據(jù)客戶端不互傳數(shù)據(jù)的情況下,通過聚合不同客戶端參數(shù)共同訓(xùn)練全局模型達(dá)到預(yù)測目的,為各數(shù)據(jù)源無法共享環(huán)境下分析數(shù)據(jù)、使用數(shù)據(jù)提供理論支撐。
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