摘要
本发明涉及地质灾害监测领域,具体是指一种基于人工智能的地质灾害气象预报预警方法,所述方法通过构建时间滑动窗口与静态空间属性融合机制,统一形成原始的多维时空特征集,显著提升数据融合完整性与准确性;本发明提出了空间调控机制和多尺度膨胀3D卷积结构,结合动态膨胀率策略,有效捕获不同时间尺度上的动态变化,兼顾时序敏感性与局部突变响应;本发明还提出了融合建模模块与风险输出模块。通过非线性映射机制融合空间与时间特征后,输入多层神经网络,最终输出[0,1]范围的风险概率分值,为风险评估提供更具分辨力的参考依据。
技术关键词
地质灾害风险
预警方法
时间滑动窗口
依赖特征
时间序列特征
Sigmoid函数
事件驱动机制
地质灾害监测
卷积模块
LSTM模型
矩阵
拓扑图
输出模块
数据
气象
节点特征
非线性