一种基于卷积神经网络模型的矿山生态安全识别方法

本发明公开了一种基于卷积神经网络模型的矿山生态安全识别方法，涉及矿山生态安全识别技术领域，本发明，引入卷积神经网络CNN自动优化阻力值，结合时间维度和动态因子，通过实时监测调整阻力面，使其能够动态响应地形变化、植被密度波动和气象变化的影响，能够捕捉突发性降雨、矿区扩展或植被修复等变化的实时影响，生成的阻力面具有高时效性，准确反映生态系统的动态特征，同时将电路理论和深度学习相结合，生成多条潜在迁徙路径，避免依赖单一最小阻力路径，提供更加多样化的迁徙选择，结合时间序列模型动态优化路径权重，优先保护高生态价值和高迁徙需求的通道，保证迁徙网络具有足够的弹性和适应性。