一种基于深度学习的高原泥石流预测方法和预测系统

本发明公开了一种基于深度学习的高原泥石流预测方法和预测系统，包括：根据高原泥石流历史数据获取最邻近气象观测站点的观测数据；采用TensorFlow深度学习框架搭建高原泥石流预测模型，用高原泥石流历史数据对模型进行训练，得到历史通用模型；采用KNN近邻算法确定泥石流灾害点最邻近气象站点的个数；引入短临降水预报数据，对短临降水预报进行误差分析；将实况降水和预报降水相结合，构建新的特征变量；样本增量训练，提高模型的泛化性能和效率，得到实时精细模型，实时预测高原泥石流情况。本方案解决了采用纯预报数据带来的准确性差的问题，为防灾减灾争取更多的反应时间。