摘要
本发明提供了一种台风效应评估方法、装置、电子设备及可读存储介质。所述方法,包括:通过分析台风数据和地理区域协变量,捕捉未观测的时变混杂因素;利用循环神经网络和图卷积网络等机器学习技术,结合扩展的可观测数据和前一时间步的区域协变量数据,学习时变混杂因素的表示;基于当前时间步的混杂因素和可观测数据,计算条件密度以估算人类移动性指数的期望值,并绘制平均剂量‑反应曲线,评估连续天气处理水平对人类流动性的因果效应。通过本发明,实现对人类流动性影响的精确预测和因果关系的准确评估,优化了极端天气条件下人类流动性预测准确性不足和因果效应评估的问题。
技术关键词
指数
人类
效应
多层感知器网络
评估装置
密度
变量
网格
居民
天气数据处理
模块
样条
网络结构数据
模式
样本
机器学习模型