基于时空序列分析的地下水储量变化智能预测系统及方法

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基于时空序列分析的地下水储量变化智能预测系统及方法
申请号:CN202510091786
申请日期:2025-01-21
公开号:CN120069182B
公开日期:2025-11-04
类型:发明专利
摘要
本申请提供了基于时空序列分析的地下水储量变化智能预测系统及方法,涉及地下水储量预测技术领域,包括:数据采集模块用于对目标区域的地下水储量进行数据采集分析;对地下水储量变化数据集进行时序分析和空间分析;时空映射模块用于将地下水储量变化趋势特征与地下水储量变化敏感因子进行时空映射;变化预测模块用于按照时空规律地图进行建模,将地下水储量变化数据集同步至深度预测模型进行预测,生成地下水储量变化预测数据。通过本申请可以解决现有技术中由于难以同时捕捉地下水储量变化的时间动态和空间分布特征,导致地下水储量变化预测准确性较低的技术问题,通过整合时间趋势、空间敏感因子,提高地下水储量变化预测的准确性。
技术关键词
地下水 智能预测系统 深度预测模型 空间分析模块 时序分析模块 梯度提升决策树 多源遥感数据 分析单元 数据采集模块 智能预测方法 因子 反演模型 序列 地图 数据采集单元 地理加权回归 网格 分辨率 空间分布特征
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