森林资产清查.

Forest_Fires_Forecast:用人工神经网络预测森林火灾

foa代码matlab FOA 森林优化算法 Matlab 代码 此 matlab 代码是与论文“Ghaemi、Manizheh 和 Mohammad-Reza Feizi-Derakhshi”相关的森林优化算法的实现。“森林优化算法”。专家系统与应用 41，第 15 期（2014 年）： 6676-6687。” 代码和论文之间可能存在一些差异。

利用c++语言实现了随机森林的算法，里面附带的有训练集和测试集，还有实验报告，实验报告里面对编程思想做了简要说明，对代码也进行了详细的讲述

机器学习 这些是我用一些数据集实现的一些流行的机器学习算法。 其中包括线性回归（多变量）的实现，逻辑和线性回归的梯度下降，决策树，随机森林，朴素贝叶斯。 它们都是用python 3.5编写的。

股票评估工具 此回购包含一组工具，投资者可以使用这些工具来更好地了解他/她感兴趣的股票。它不建议买卖股票，而是有助于形成对股票的有根据的猜测。潜在的未来股价走势，并因此对要分析的股票做出买/卖/持有决定。 这里包括的工具不是唯一可以使用的工具。 之所以将它们包括在内，是因为我相信没有任何一种工具或模型可以充分理解导致股价波动的所有因素。 此仓库中包含的工具集可分为： 工具-EMA信号，布林带。 -通过YahoofFinancials和YFinance API使用财务数据。 -ARIMA随机森林。 -随机森林。 模型-LSTM。 模型-蒙特卡洛模拟。 -NLP情感分析。 模型-基于Markowitz的Efficient Frontier和CVaR。 我相信，通过将上述分析工具一起使用，就可以对未来的股价做出正确的预测。 如何使用储存库 没有预定义的方式来使用存储库中包

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作者: 徐森林 / 纪永强 / 金亚东 出版社: 中国科学技术大学出版社 译者: 胡自胜 出版年: 2013-2 页数: 325 定价: 36.00元 装帧: 平装 ISBN: 9787312030000内容简介 · · · · · · 《微分几何》共3章。第1章讨论了曲线的曲率、挠率、Frenet公式、Bouqtlet公式等局部性质，证明了曲线论基本定理。还讨论了曲线的整体性质：4顶点定理、Minkowski定理、Fenchel定理，以及Faxy—Milnor关于纽结的全曲率不等式。第2章引进了第1基本形式、第2基本形式、Gauss（总）曲率、平均曲率、Weingarten映射、主曲率、曲率线、测地线等重要概念，给出了曲面的基本公式和基本方程、曲面论的基本定理，以及著名的Gauss绝妙定理等曲面的局部性质。第3章详细论述了曲面的整体性质，得到了全脐超曲面定理、球面刚性定理、极小曲面的gernstein定理、著名的Gauss—Bonnet公式及Poincare指标定理。 为了帮助读者熟练地掌握微分几何的内容和方法，书中配备了大量有趣的习题，并在《微分几何学习指导》中给出了详细的解答。 目录 · · · · · · 前言 第1章曲线论 1.1Cr正则曲线、切向量、弧长参数 1.2曲率、挠率 1.3Frenet标架、Frenet公式 1.4Botlquet公式、平面曲线相对曲率 1.5曲线论的基本定理 1.6曲率圆、渐缩线、渐伸线 1.7曲线的整体性质（4顶点定理、Minkowski定理、Fenchel定理） 第2章Rn中k维Cr曲面的局部性质 2.1曲面的参数表示、切向量、法向量、切空间、法空间 2.2旋转面（悬链面、正圆柱面、正圆锥面）、直纹面、可展曲面（柱面、锥面、切线面） 2.3曲面的第1基本形式与第2基本形式 2.4曲面的基本公式、Weingarten映射、共轭曲线网、渐近曲线网 2.5法曲率向量、测地曲率向量、Euler公式、主曲率、曲率线 2.6Gauss曲率（总曲率）KG、平均曲率H 2.7常Gauss曲率的曲面、极小曲面（H=0） 2.8测地曲率、测地线、测地曲率的Liouville公式 2.9曲面的基本方程、曲面论的基本定理、GaUSS绝妙定理 2.10Riemann流形、Levi—Civita联络、向量场的平行移动、测地线 2.11正交活动标架 第3章曲面的整体性质 3.1紧致全脐超曲面、球面的刚性定理 3.2极小曲面的Bernstein定理 3.3GaUSS—Bonnet公式 3.42维紧致定向流形M的Poincare色切向量场指标定理 参考文献

有关自然资源管理的战术决策需要准确和最新的空间信息，以实现可持续森林管理。 通过使用从卫星或机载传感器获得的多光谱数据的遥感设备，可以进行大量数据采集，从而降低了数据收集成本并满足了对连续精确数据的需求。 森林高度和乳房高度直径（DBH）是预测体积和生物量的关键变量。 传统的估算树高和生物量的方法既费时又费力，这使各国很难定期进行国家森林清单调查以支持森林管理和REDD +活动。 这项研究评估了LiDAR数据在估算Londiani林区各种森林条件下的树高和生物量方面的适用性。 目标森林是在各种地形条件下分析的天然林，人工林和其他零散森林。 LiDAR数据是由在1550 m高处飞行的飞机收集的。 用激光雷达击中森林来估计森林的高度和植被的密度，这暗示着生物量。 在15个半径为15 m的78个采样图中收集了LiDAR数据。 对LiDAR数据进行了地面真实处理，以比较其对地上生物量（AGB）和高度估计的准确性。 LiDAR与野外数据之间的高度相关系数对于汇总数据为0.92，在天然林中为0.79，在人工林中为0.95，在其他零星林中为0.92。 根据LiDAR和地面实测数据估算的AGB，汇总数