基于大数据分析的火灾预测与风险评估模型

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摘要：本文通过整合气象数据、地理信息、人口经济等多源异构数据，构建了一套基于机器学习的火灾预测与风险评估模型。本文采用XGBoost、Light GBM等多种算法进行对比实验，结果表明XGBoost算法在预测准确率上表现最优，达到91.30%。通过特征重要性分析发现，日照时间、气温、GDP等因素是影响火灾发生的关键驱动因子。（剩余5444字）

试读结束

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