改进的蚁群聚类算法在森林火灾预测中的应用研究

论文摘要

本文针对K-means算法容易出现局部最优的缺点,引入了一种改进的种群分类蚁群算法ICACA（Improved Character-base Ant Colony Algorithm）对其进行优化。蚁群算法采用了正反馈的原理,而且是一种本质上并行的算法,具有很强的发现较好解的能力,不容易陷入局部最优,这可以有效的弥补K-means算法容易陷入局部最优的缺陷。本文提出的ICACA算法是在基本蚁群算法中,引入了种群分类和蚂蚁的感觉知觉特性,使得蚁群最大可能的寻找最优解,有效的避免了局部最优的可能。用这种改进的蚁群算法来优化K-means算法,建立了改进的蚁群聚类模型,并通过仿真实验,证明了该算法能有效阻止K-means算法在聚类过程中出现的停滞和局部最优现象,从而更好地达到全局最优的目的,使聚类的整体性能达到优化。将改进的算法应用于森林火灾的预测中,由于森林火灾数据维度大,数据值大,计算起来比较复杂。而K-means算法的实现过程简单,算法的时间复杂度低,正是森林火灾预测的首选方法。改进的蚁群聚类算法,在时间复杂性和聚类准确性之间达到了很好的平衡,更适合于森林火灾预测分析。最后通过建立火灾数据挖掘模型,对火灾数据进行聚类,达到火灾数据分类的目的,从而为森林火灾预测提供科学、可靠、客观的依据。

论文目录

• 致谢
• 摘要
• Abstract
• 1 绪论
• 1.1 研究背景及意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.2.1 K-means算法研究现状
• 1.2.2 森林火灾研究现状
• 1.3 本文的主要工作
• 1.4 本文的结构
• 2 聚类分析算法论述
• 2.1 数据挖掘概论
• 2.2 聚类的基本概念
• 2.2.1 聚类的定义
• 2.2.2 相似性度量方法
• 2.2.3 准则函数
• 2.3 聚类分析的步骤
• 2.4 主要的聚类方法
• 2.4.1 划分方法（Partitioning method）
• 2.4.2 层次的方法（Hierarehieal method）
• 2.4.3 基于密度的方法（Density-based method）
• 2.4.4 基于模型的方法（model-based method）
• 2.4.5 模糊聚类算法（Fuzzy clustering methods）
• 2.5 实际应用对聚类分析算法的要求
• 3 蚁群算法描述
• 3.1 蚁群算法的起源
• 3.2 蚁群算法的基本原理
• 3.2.1 双桥实验
• 3.2.2 蚂蚁觅食过程分析
• 3.3 蚁群算法的数学模型及实现步骤
• 3.3.1 旅行商问题
• 3.3.2 蚁群算法的数学模型
• 3.3.3 蚁群算法的实现步骤
• 3.4 蚁群算法的性能分析
• 3.4.1 蚁群算法的优点
• 3.4.2 蚁群算法的不足
• 3.5 蚁群算法的改进算法
• 3.5.1 精英策略的蚁群系统
• 3.5.2 最大最小蚁群系统（MMAS）
• 3.6 蚁群算法的应用
• 4 改进蚁群算法的聚类模型研究
• 4.1 种群分类蚁群算法与蚂蚁的感觉知觉特征
• 4.1.1 种群分类蚁群算法
• 4.1.2 具有感觉知觉特征的蚁群算法
• 4.2 改进的种群分类蚁群算法ICACA
• 4.2.1 ICACA算法的搜索前进策略
• 4.2.2 ICACA算法的信息更新策略
• 4.3 改进的蚁群聚类算法
• 4.3.1 K-means算法
• 4.3.2 改进的蚁群聚类算法的算法模型
• 4.4 改进的蚁群聚类算法的仿真实验
• 4.4.1 聚类效果对比
• 4.4.2 聚类速度对比
• 5 改进的蚁群聚类算法在森林火灾预测中的应用
• 5.1 森林火灾现状分析
• 5.2 ICACA聚类算法在森林火灾预测中的应用
• 5.2.1 算法的实现步骤
• 5.2.2 数据挖掘算法应用流程
• 5.3 ICACA聚类算法仿真结果及预测分析
• 结论
• 参考文献
• 作者简历
• 学位论文数据集