一种基于多模态时空融合的水库智能预测系统及方法

本发明一种基于多模态时空融合的水库智能预测系统及方法，整合卫星遥感(NDVI、LST)、雷达监测(PI)与传统气候参数，构建15维特征向量的多模态时空特征融合体系；引入时空注意力机制，基于互信息与欧氏距离动态加权特征，强化关键要素关联捕捉；设计事件驱动的极端气候在线学习框架，通过SGD算法将模型更新周期缩短；构建跨流域元学习迁移框架，利用元训练+单步微调，实现新流域高效适配。本发明系统包含训练阶段(特征融合、网络训练、在线学习、元学习迁移)与操作阶段(数据实时接入、双模预测、决策支持)，可将蓄水量预测误差控制在5％以内，显著提升水资源动态调控、防洪减灾等场景的智能化水平。