摘要
本发明涉及滑坡灾害风险评估与预警技术领域,尤其涉及一种用于滑坡灾害风险实时监测的智能感知系统及方法。内容包括:采集并初步处理多维度数据,进一步进行标准化处理,对标准化处理后的数据进行融合处理,得到融合特征;基于融合特征,输出预测的滑坡风险值;计算预测误差,根据预测误差调整时空耦合因子,并优化预测的滑坡风险值,得到新的预测的滑坡风险值;基于新的预测的滑坡风险值,得到时空协同演化后的滑坡风险值;进一步根据预定的阈值,判断是否触发预警机制。解决了忽视了滑坡风险与多种环境因子之间复杂的非线性关系,缺乏深度学习技术对非线性特征的自适应建模能力,以及不能根据实时数据有效调整不同数据的权重的问题。
技术关键词
智能感知方法
融合特征
预测误差
深度学习模型
智能感知系统
因子
传感器
滑坡灾害风险评估
预警机制
预警模块
滑坡灾害预警
数据采集模块
深度学习技术
非线性特征
预警技术
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