基于环境因子重要性动态评估的滑坡易发性预测方法

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基于环境因子重要性动态评估的滑坡易发性预测方法
申请号:CN202411684567
申请日期:2024-11-22
公开号:CN119721677A
公开日期:2025-03-28
类型:发明专利
摘要
本发明涉及基于环境因子重要性动态评估的滑坡易发性预测方法,采集滑坡、非滑坡样本和环境因子数据,构建数据集;构建滑坡易发性预测模型,并将数据集输入训练模型,得到滑坡易发性预测结果,最终,对区域的滑坡易发性评级,并预测结果可视化处理。通过构建包含卷积单元、SE层和LSTM单元的内在环境因子模型,挖掘内在环境因子的特征表示;构建包含卷积单元、SE层、Transformer模块和SeqPool层的外在驱动环境因子模型,捕获和解析外在驱动环境因子的特征信息;并通过自注意力机制加权融合内在环境因子模型的特征表示和外在驱动环境因子模型的特征信息,能有效识别滑坡灾害发生的主要驱动因素,有效降低了预测误差,提高了滑坡预测模型的预测性能。
技术关键词
易发性预测方法 因子 注意力机制 样本 动态 输出特征 滑坡预测模型 Softmax函数 归一化植被指数 生成数据集 滑坡灾害 序列特征 通道 预测误差 模块 训练集
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