摘要
本发明涉及冰川监测技术领域,是一种基于智能算法的冰川跃动预测方法、系统及终端,其方法包括,数据采集:通过传感器和遥感技术采集与冰川跃动相关的多源数据,其中,多源数据包括气象数据和冰川运动数据,所述气象数据包括温度、湿度、气压和冰内含水率,所述冰川运动数据包括流速、冰层厚度和位移;本发明针对中小尺度冰川,采用多源数据与深度学习技术,构建简便高效的实时预测方案,解决了现有冰川研究采用的多尺度物理约束方法存在的不能实时预测冰川数据的问题,确保了预测的精度和时效性;同时,本发明构建简洁通用的模型,简洁流程与工程自动化部署;此外,本发明结果可视化中支持灾害预警,易嵌入GIS系统。
技术关键词
智能算法
长短期记忆网络
标准化技术
遥感技术
气象
卷积神经网络提取
插值方法
滤波方法
统计方法
预测系统
时间序列特征
电导率传感器
可视化单元
GIS系统
随机梯度下降
特征提取单元
深度学习技术
数据采集单元
遥感设备
系统为您推荐了相关专利信息
电力中长期交易
分析系统
市场动态
电力交易数据
分析单元
数据采集管理系统
园林工程
无人机载多光谱
传感器阵列
气象监测站
功率调度方法
预测误差
输出特征
混合预测模型
混合整数线性规划模型
卫星遥感数据
无限高斯混合模型
遥感反演
光伏系统
网格
在线评估方法
配用电系统
光伏发电功率
历史运行数据
负荷可调