一种基于深度学习的鱼类生境适宜性快速评价方法及系统

本发明提供一种基于深度学习的鱼类生境适宜性快速评价方法及系统，涉及河流生态技术领域，包括：采用鱼类生境适宜性物理机制模型，模拟得到每种流量工况对应的河道鱼类生境适宜性物理机制模型评价结果，并由此建立鱼类生境适宜性训练样本集；采用样本集对河道鱼类生境适宜性预测深度学习模型进行训练；识别流量敏感区间并建立鱼类生境适宜性增量学习训练样本集，对深度学习模型进行增量学习训练。本发明通过在物理机制模型模拟的数据样本中自主学习，建立河道内鱼类生境适宜性分布与流量等因素之间的映射关系，实现对河道鱼类生境适宜性分布的快速、精确评价。本发明减少了传统预测技术的时间和成本投入，具有显著的实用性和广泛的应用前景。