一种基于图自编码器的警情数据分析方法

本发明公开了一种基于图自编码器的警情数据分析方法，包括5个步骤：S1获取历史警情数据并构建训练数据集；S2通过在人工神经网络中训练数据集搭建深度学习网络；S3借助深度学习网络构建融合的自编码器模型；S4以融合的自编码器模型为基础构建警情数据分析模型；S5利用警情数据分析模型预测警情数据处理结果。与传统警情数据处理的方法相比，本发明首先通过深度学习等技术实现警情数据的高效分析与深度挖掘，并弥补传统警情处理方法在信息融合与特征提取方面的不足；同时引入了跨模态动态融合机制，将多种数据类型的信息，通过动态学习不同模态数据之间的关联性和重要性，自适应地调整融合权重，实现多模态数据的有机整合。