基于人工智能与多源数据融合的冰湖馈决监测预警方法

本发明公开了基于人工智能与多源数据融合的冰湖馈决监测预警方法，属于自然灾害监测技术领域，其具体包括：通过跨模态自监督学习提取多时空数据的冰湖状态特征向量并构建三维虚拟冰湖模型；基于特征向量，用有限元方法构建冰川三维应力场模型、图神经网络构建渗流通道图模型，融合两者特征形成力学‑渗流耦合状态向量；构建脉冲神经网络模拟冰川裂隙扩展与渗流突变脉冲事件；构建异构图联邦架构并结合动态加权聚合策略输出联邦权重矩阵；融合联邦学习权重和三维模型输出结果，经贝叶斯神经网络计算溃决后验概率，生成四级预警信号；本发明实现了冰湖状态多维度表征与耦合过程模拟，提升了预警准确性与时效性。