基于FedAvg的山林火災(zāi)撲救行動兵力預(yù)測模型構(gòu)建方法
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：wwei
文檔大小：1557 K
標簽： 聯(lián)邦學(xué)習 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)撲救行動為研究對象，以分布式機器學(xué)習為理論基礎(chǔ)對任務(wù)中氣溫及機動兵力的建模和預(yù)測進行研究。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)實際、更加精細的角度對各任務(wù)方向的最高氣溫及機動兵力數(shù)量進行定量預(yù)測；其次通過引接政府公共資源平臺及作戰(zhàn)數(shù)據(jù)庫中多區(qū)域氣溫和機動兵力，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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