一种智能决策与自适应优化的方法及生态修复系统

本发明公开了一种智能决策与自适应优化的方法及生态修复系统，包括S1）：基于历史数据训练时空模型，并输出预测结果；S101）：处理训练数据中的空间数据，得到空间特征；S102）：处理训练数据中时间序列的数据，得到时间特征；S103）：动态加权S101和S102输出的空间特征和时间特征；S2）：构建强化学习环境；S3）：训练智能体，并做出决策；S4）：无人机监视实际修复结果，若发现效果低于预期，则收集新数据，并跳转至S1，更新数据集训练。本申请通过构建时空模型完成对时间、空间多源数据的融合，提高了数据的利用率；同时通过强化学习根据预测进行智能决策，并实时监测生态修复效果，收集实时数据进行自适应优化，大大提升了生态修复的效率。