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森林火災是一個主要的環境問題，造成經濟損失和生態破壞而且危及生命。如何預測、防治或減少森林火災的危害成為諸多學科領域共同關注的科學任務。傳統的做法是使用衛星，紅外線掃描儀和局部傳感器。但是由于衛星定位的延遲和掃描儀高昂的設備成本和維護成本，這些方案不能用來解決所有的情況。然而，研究表明氣象因素對森林火災有重要的影響。因此，有不少的學者建立森林火災預測系統并將氣象數據納入量化指標體系。隨機計算機的迅速發展，不少的學者將機器學習的方法運用到森林火災等級預測模型中，但是其預測效果并不十分理想。本文提出基于機器學習中支持向量機方法的改進方法．最小二乘支持向量機，由于最小二乘支持向量機對處理樣本容量較小的數據具有較高的準確度而且耗時較短。本文選用UCI數據庫中的森林火災數據進行預測處理，選用高斯函數（徑向基函數）作為最小二乘支持向量機的核函數，根據一對一的多分類算法設計出最小二乘支持向量機的多分類器，使用粒子群算法選擇最優參數。最后與支持向量機、BP神經網絡、決策樹等方法進行對比。
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