连续介质神经网络耦合滑坡预测计算方法、装置和介质

本发明涉及滑坡预测技术领域，公开了连续介质神经网络耦合滑坡预测计算方法、装置和介质。关于方法：划定参数空间；根据参数空间，通过连续介质理论单相流模型模拟不同参数组合下的滑坡；其中，根据单相浅水波模型，确定不同参数组合下滑坡的信息，信息包括流速、流深和堆积场中的至少一项；根据深度神经网络及监督式学习，确定最优滑坡参数组合；输入最优参数组至单相浅水波模型，进行最终的滑坡动力过程数值模拟。本发明的技术方案，针对我国高速远程的碎屑流现象，从颗粒物质流动力学的角度出发，研究其运动特性，实现滑坡动力过程模拟。可以广泛提高对滑坡碎屑流起动‑运动‑致灾范围的预测能力，对我国山区防灾减灾具有重要的科学意义。