摘要
本发明公开了一种基于大数据的树线放电诱发山火的风险评估方法和系统,构建基于神经网络的树线放电风险评估模型,其输入为特征参数序列,输出为风险等级,并采用根据每次树线放电诱发山火事件前的环境参数历史数据中提取出的训练样本集进行训练,当需要对某个目标区域进行树线放电诱发山火的风险进行评估时,采集该目标区域的环境参数数据构成待评估特征参数序列,然后输入树线放电风险评估模型得到树线放电诱发山火的风险等级。本发明通过采集历史和实时环境数据,利用神经网络模型进行风险评估,实现对山火风险的早期预警和有效管理。
技术关键词
双向长短期记忆网络
风险评估方法
大数据
风险评估模型训练
序列
风险评估系统
参数
光谱仪
数据处理模块
植被
气象
训练样本集
注意力机制
山火风险
输入模块
传感器
系统为您推荐了相关专利信息
骨架特征
识别方法
跨模态
非线性归一化方法
交叉注意力机制
智能监测系统
动态变化模型
结构稳定性特征
代表
多节点
生态修复系统
决策
强化学习环境
注意力机制
训练智能体
搜索解码方法
手部动作识别方法
面向人机交互
机器人
完整运动轨迹