摘要
本发明提供了一种基于三维GIS和智能优化的多源数据融合与异常检测方法。通过收集多种数据源,利用多模态数据融合和自适应数据增强技术进行预处理,采用基于图的数据结构技术,通过多层次数据融合算法实现数据同步和整合,使用三维地理信息系统和增强现实技术,构建高精度的动态三维模型,实现可视化,并支持多视角和多尺度的实时交互。结合自监督学习和图注意力网络,实时分析和识别关键模式和趋势。应用生成对抗网络和注意力机制进行异常检测,快速识别并预警异常情况。基于数据分析结果,提供实时响应建议,并采用强化学习算法优化决策过程,动态应对潜在风险。该方法高效融合多源数据,具备精准的实时监测和响应能力。
技术关键词
异常检测方法
动态三维模型
三维地理信息系统
数据结构技术
注意力机制
多模态数据融合
生成对抗网络
强化学习模型
强化学习算法
交通流量信息
深度学习模型
门控循环单元
现实技术
实时数据
气象传感器
趋势分析函数
系统为您推荐了相关专利信息
跨模态融合特征
注意力机制
计算方法
时序特征
风险
社交推荐系统
项目
性能优化方法
冷启动用户
Softmax函数
滑坡识别方法
数字高程数据
遥感影像数据
图像数据分割
输出特征
信号识别方法
纳米孔
信号特征
交叉注意力机制
信号识别系统
图像快速分类
伪逆学习算法
堆栈网络
矩阵
单隐层神经网络