摘要
本发明提供了一种滑坡位移时空预测方法、装置、系统及存储介质,涉及工程地质学技术领域,滑坡位移时空预测方法包括:获取待测区域的各监测点的历史滑坡多场时序监测数据,基于历史空间相关数据构建监测点位图,并根据历史位移时间序列、历史滑坡外界扰动因子时间序列和监测点位图构建时序特征矩阵;将时序特征矩阵和监测点位图输入训练好的滑坡位移时空预测模型中,得到滑坡位移时空预测结果;滑坡位移时空预测模型基于改进GCN网络和改进BiLSTM网络构建得到;本发明通过结合空间相关数据与外界扰动因子,利用深度学习模型的能力,能显著提高滑坡位移的时空预测精度。
技术关键词
时空预测方法
时序特征
监测点
矩阵
网络
多头注意力机制
工程地质学技术
序列
因子
数据
深度学习模型
处理器
重构
预测系统
预测装置
可读存储介质
处理单元
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