摘要
本发明提出一种基于深度学习的雪崩监测预警方法,包括:获取当前时刻前一段时间内的环境监测数据并进预处理,构建训练数据集;构建雪崩监测预警模型并进行训练;将环境监测的预报数据输入训练好的雪崩监测预警模型进行数据重构,得到对应的重构数据;计算数据重构误差;根据误差和预设阈值,确定数据异常,完成所述雪崩监测预警。本发明解决了异常检测模型在高维、依赖关系复杂数据下难以捕捉关键特征的问题,提升了异常检测模型的精度和鲁棒性,尤其适用于处理雪崩监测数据等多元时序数据,捕捉雪崩监测数据中的数据异常,实现雪崩监测预警。
技术关键词
监测预警方法
预警模型
环境监测数据
重构误差
网络模块
编码器
样本
计算方法
非线性相互作用
多元时序数据
解码器
特征值
线性变换矩阵
多头注意力机制
参数化方法
邻居
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热失控风险
监测预警方法
电池热失控
单体电池
时序
射频电源
阻抗变换电路
驱动信号
平面变压器
网络模块
生物标志物表达
外周血生物标志物
酶联免疫吸附测定法
电化学发光免疫
血脑屏障破坏
异常检测方法
融合算法
编码器
分布式协议
负载均衡算法