为了监测森林火险因于和着火点，并及时预防和消灭火灾，提出了基于ZigBee的森林火灾监测系统设计，系统由信息采集、无线收发、火灾监控功能模块组成。系统采用烟雾传感器、温湿度传感器、风力传感器采集各林区的环境参数信息，基于JN5139无线微控制器实现无线通信功能，并对传感器采集的环境参数数据进行处理和分析，监控中心根据分析结果实现火险预报、火情监测、应急预案功能。

引言 　　为了减少森林火灾带来的损失，世界各国非常重视林火监测。林火监测的措施通常可划分为四个空间层次，即地面巡护、嘹望台定点观测、空中飞机巡护和空间卫星监测。林火监测系统的功能是及时发现火情，准确探测起火点，确定火的大小、动向，监视林火发生发展的全过程。但是在茫茫林海，只靠巡护员检测火情是很不够的，嘹望台嘹望又受到很多条件的限制，一般情况下，小火时烟雾小不易发现，发现时往往已酿成灾；大火蔓延时，烟雾弥漫，很难确定大火的位置和发展动向；通过观察烟雾测定的数据往往误差较大；夜间观测困难。而靠飞机巡逻观察不仅耗资大，速度也不是最陕的，并且图像的分辨率低，一般火灾燃烧几公里才能被发现。由于上述不足

森林防火指挥部在制定扑火计划和调动扑火力量时，可能因火灾位置不准而造成不必要的损失。本文设计的无线传感器网络技术帮助监测森林火灾弥补了这些不足。

机器学习工具箱 主程序可以对数据应用几种监督分类方法： Logistic回归（线性模型） 支持向量机 装袋 随机森林 神经网络 可以使用其他一些工具，例如Boosting，K均值，线性回归。 该程序使用不同的外部工具箱： Prtools套袋和随机森林 用于神经网络的DeepLearnToolbox-master 适用于SVM的libsvm-3.20 此外，一些代码来自Andrew Ng的Coursera MOOC：。

回顾Bagging算法 图示 随机采样 概念：随机采样(bootsrap)就是从我们的训练集里面采集固定个数的样本，但是每采集一个样本后，都将样本放回。 注意细节：对于我们的Bagging算法，一般会随机采集和训练集样本数m一样个

特征提取，随机森林实现特征重要性排序，用python实现

forestError：随机森林预测误差估计的统一框架 1.0.0版更新 该软件包已更新，以反映偏差的常规征兆（平均预测减去平均响应）。 该软件包的早期版本返回负偏差（平均响应减去均值预测）。 因此，必须颠倒涉及此程序包输出的任何偏差的代数运算的符号，以保持其预期的效果。 概述 forestError软件包使用Lu和Hardin（2021）中引入的插件方法为随机森林预测估算条件均方预测误差，条件偏差，条件预测间隔和条件误差分布。 这些估计值取决于测试观测值的预测值，并考虑可能的响应异质性，随机森林预测偏差以及整个预测器空间中的随机森林预测变异性。 在当前状态下，此程序包中的main函数接受使用以下任何程序包构建的回归随机森林： randomForest ， randomForestSRC ， ranger ，和 quantregForest 。 安装 在R运行以下代码行将从CRAN

随机森林回归 建模 数据分析 matlab RF

本文件用于随机森林预测国家奖牌-预测因素。文件包括9种预测因素,为1.参加冬奥会男子数2.参加冬奥会女子数3.是否为主办方4.国家人均gdp5.国家总gdp6.国家人口总数7国家社会制度 8.获得奖牌排行 9.获得奖牌占总奖牌数的比率。

本文件用于项目冬奥会智能分析与预测可视化平台中的随机森林预测国家奖牌-预测结果。你可以在文件中查看2026届冬奥会各个国家预测奖牌数结果。