基于强化学习和神经网络的土石坝白蚁分布动态管理方法

本申请提出一种基于强化学习和神经网络的土石坝白蚁分布动态管理方法，包括：根据白蚁分布，将土石坝初始区域划分为多个区域，并获取每个区域内的环境参数；使用加权欧氏距离对各区域进行重新划分；在每个划分后的区域内，通过多层感知神经网络识别白蚁种类，并使用红外线或热成像技术检测白蚁数量；利用深度Q网络强化学习模型，构建环境特征与白蚁数量、种类之间的动态关系，并进行白蚁分布策略优化；根据深度Q网络强化学习模型的优化结果，通过调控环境参数控制白蚁的数量和种类分布。本申请能够克服传统方法中存在的人工观察主观性强、动态数据获取以及分析困难等问题，实现更精确、实时的土石坝白蚁分布动态管理。