基于人工智能的地质灾害风险分区自动优化方法及系统

本发明公开了基于人工智能的地质灾害风险分区自动优化方法及系统，包括如下步骤：S1、采集地质数据、气象数据和遥感影像数据；S2、对数据进行预处理；S3、构建多输入分支神经网络模型，将地质数据、气象数据和遥感影像数据分别输入到地质数据分支、气象数据分支和遥感数据分支的神经网络；S4、利用多模态注意力机制对各分支输出特征进行加权和融合，得到融合特征；S5、应用强化学习算法对融合特征进行动态优化，得到优化后的自适应特征；S6、将自适应特征输入全连接层，并输出地质灾害风险等级；S7、将地质灾害风险等级的预测结果通过可视化技术呈现。本发明采用多输入神经网络与强化学习，实现地质灾害风险评估，具备高精度和动态优化的优点。