摘要
本发明公开了一种基于多模态数据智能融合的岩爆动态预警系统及方法,包括:在待测区域布设采集传感设备,并同时采集获得电磁电阻率序列{ρe(t)}、微震事件集{(Ei,ti,xi,yi,zi)}、红外热像矩阵T(t);分别对电磁电阻率序列{ρe(t)}、微震事件集{(Ei,ti,xi,yi,zi)}、红外热像矩阵T(t)进行预处理;求得电阻率变化率、求得震级频度指数、红外热斑面积;根据电阻率变化率震级频度指数B、红外热斑面积ST建立电磁‑微震‑红外三模态数据的耦合关系,并采用改进跨模态约束Transformer网络架构进行融合处理,求得注意力权重矩阵A;基于深度强化学习优化动态阈值,建立奖励函数,并进行岩爆动态预警。通过上述方案,本发明具有逻辑简单、准确可靠等优点。
技术关键词
动态预警方法
微震事件
多模态
电磁
跨模态
深度强化学习
动态预警系统
矩阵
红外图像非均匀性校正
传感设备
微震震源
注意力
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序列
数据
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