森林资源作为人类的重要资源之一,不仅为人类的生产生活提供了大量的资源,同时也维持了地球的生态平衡。但当前森林火灾频发,造成大量人员和财产损失,已经成为威胁森林资源最主要的自然灾害之一。因此,研究森林火险预测的方法,对规避森林火灾的发生和保护森林资源具有重要的现实意义。本文主要对影响森林火灾发生的驱动因子进行分析,并从森林火灾发生规律、森林火灾发生概率、森林火灾发生规模三个方面入手,利用深度学习相关算法进行建模分析,最终形成较为全面的森林火灾预测方法。本文首先介绍相关基础数据获取方式和处理方法,为后续的实验分析形成数据基础,并从时间维度、空间维度、气象分布三个角度对加拿大阿尔伯塔省森林火灾的发生规律进行分析;其次,分别制作气象因子和综合因子两种样本集,利用二项逻辑斯蒂模型和随机森林模型对两类样本集进行训练,建立森林火灾发生预测模型,通过对比分析,利用综合因子建模的随机森林预测模型准确度最高,达到91.49%;然后,本文提出融合过火面积和火灾持续时间共同作为判断森林火灾发生规模大小的指标,定义森林火灾规模指数,并利用BP神经网络算法、循环神经网络算法(RNN)以及长短时记忆网络算法(LSTM)进行建模分析,实验对比发现,LSTM模型在预测森林火灾规模上具有最高的准确度90.9%,RNN模型、BP模型的准确度次之;最后,对LSTM模型进行进一步分析,分别绘制模型测试集样本和全样本ROC曲线,ROC曲线对应的AUC值分别为0.918、0.942,说明利用LSTM模型进行森林火灾规模预测具有一定的科学性。