一种基于CNN-LSTM混合神经网络的农作物暴雨灾害定量风险评估方法

本发明公开了一种基于CNN‑LSTM混合神经网络的农作物暴雨灾害定量风险评估方法，其是通过获取多源数据并进行标准化处理后，进行时空叠合构建三维特征矩阵，并基于CNN‑LSTM混合神经网络模型分别提取灾情数据的空间特征向量和时序特征向量并完成融合得到融合后的特征向量，输出风险概率和损失强度；继续基于综合考虑风险概率和损失强度共同造成的作物损失，完成构建暴雨灾害‑作物耦合的损失函数，最后基于智能网格降水和风速预报数据生成作物暴雨灾害风险概率、主要农作物损失强度和暴雨灾害‑作物耦合总损失。本发明综合暴雨灾害‑作物耦合动态响应对作物定量损失的预估，实现从静态灾害评估向动态多源融合响应评估的有效转变。