基于多模态数据的滑坡隐患点土地沉降预测方法和装置

本申请涉及了基于多模态数据的滑坡隐患点土地沉降预测方法和装置，本方法考虑了对土地沉降影响较大的多种物理因素，首先将众多物理因素的模态数据按照变化、时间、参数类型等趋势分为了静态数据、时变连续数据和未来可预测数据，通过神经网络对各类数据进行特征提取，可以捕捉不同模态数据之间的复杂非线性关系；然后利用静态数据的静态特征，对未来可预测数据的未来可预测特征以及对时变连续数据的时变特征进行特征增强，最后使用多头注意力机制整合时变特征和未来可预测特征，以根据整合的特征预测降雨型滑坡隐患点的土地沉降状态，能够提升滑坡隐患点土地沉降状态预测的准确度。