野火预测 GCN-LSTM
时间: 2025-04-29 18:48:55 浏览: 45
### 使用GCN-LSTM模型进行野火预测
对于野火预测而言,GCN-LSTM是一种有效的组合方法。图卷积网络(Graph Convolutional Networks, GCNs)能够处理空间关系复杂的数据集,而长短期记忆网络(Long Short-Term Memory networks, LSTMs)擅长捕捉时间序列中的长期依赖性。
#### 数据预处理
为了构建适用于GCN-LSTM的输入数据,在准备阶段需要考虑两个方面:一是地理信息的空间分布;二是历史火灾事件的时间特性。通过收集气象条件、植被覆盖度以及过往发生过的燃烧区域等多源异构资料来形成节点属性矩阵X,并基于邻接表征建立边权重W用于描述不同地点间的关联强度[^1]。
#### 构建GCN层
定义一个简单的两层GCN结构作为编码器部分:
```python
import torch.nn.functional as F
from torch_geometric.nn import GCNConv
class SpatialEncoder(torch.nn.Module):
def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim):
super(SpatialEncoder, self).__init__()
self.conv1 = GCNConv(input_dim, hidden_dim)
self.conv2 = GCNConv(hidden_dim, output_dim)
def forward(self, data):
x, edge_index = data.x, data.edge_index
x = self.conv1(x, edge_index)
x = F.relu(x)
x = F.dropout(x, training=self.training)
x = self.conv2(x, edge_index)
return x
```
此模块接收由上述提到的特征向量组成的张量`data.x`及其对应的连接模式`edge_index`,经过两次传播操作后输出潜在表示h_t。
#### 设计LSTM单元
接着利用得到的空间嵌入结果初始化RNN状态s_0=h_T并将其馈送到标准形式下的双向循环神经元中继续演化下去直到最后一个时刻T为止:
```python
import torch
from torch import nn
class TemporalDecoder(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers=1):
super(TemporalDecoder, self).__init__()
self.lstm = nn.LSTM(
input_size=input_size,
hidden_size=hidden_size,
num_layers=num_layers,
batch_first=True,
bidirectional=False
)
def forward(self, spatial_features):
lstm_out, (hn, cn) = self.lstm(spatial_features.unsqueeze(0))
return hn[-1]
```
最终融合来自不同时刻t∈{1,...,T}处的状态转移路径所携带的信息完成对未来趋势变化规律的学习过程。
#### 训练与评估
采用均方误差损失函数衡量实际观测值y_true同预测估计$\hat y$之间的差距大小,并借助Adam优化算法调整参数直至收敛至全局最优解附近位置停止迭代计算流程。
关于具体实现教程可以参考PyTorch Geometric官方文档提供的案例研究或者GitHub上开源项目资源库内的实例代码片段来进行深入理解[^2]。
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