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申请/专利权人：中南大学
摘要：本发明提供了一种基于时空序列预测的异常探测方法及相关设备，根据目标区域的InSAR地表形变监测数据，生成目标区域的时空序列数据；将时空序列数据输入训练后的局域加权长短期记忆网络进行当前时刻和未来时刻的时空预测，得到当前时刻的时空预测结果和未来时刻的时空预测结果；利用当前时刻的时空预测结果和未来时刻的时空预测结果计算得到当前时刻的预测误差集和未来时刻的预测误差集，并将当前时刻的预测误差集和未来时刻的预测误差集分别作为时空异常度量的分析对象，通过拉依达准则度量目标区域在当前时刻和未来时刻的时空异常，得到目标区域在当前时刻的时空异常结果以及在未来时刻的时空异常结果；提高了时空异常探测的准确度。
主权项：1.一种基于时空序列预测的异常探测方法，其特征在于，包括：步骤1，根据目标区域的InSAR地表形变监测数据，生成所述目标区域的时空序列数据；步骤2，将所述时空序列数据输入训练后的局域加权长短期记忆网络进行当前时刻和未来时刻的时空预测，得到当前时刻的时空预测结果和未来时刻的时空预测结果；步骤3，利用所述当前时刻的时空预测结果和所述未来时刻的时空预测结果计算得到当前时刻的预测误差集和未来时刻的预测误差集，并将当前时刻的预测误差集和未来时刻的预测误差集分别作为时空异常度量的分析对象，通过拉依达准则度量所述目标区域在当前时刻和未来时刻的时空异常，得到所述目标区域在当前时刻的时空异常结果以及在未来时刻的时空异常结果；所述局域加权长短期记忆网络包括依次连接的输入层、局域加权模块、隐含层和输出层，所述输入层用于对所述目标区域进行空间分区，所述局域加权模块用于对空间分区后的目标区域进行空间建模，所述隐含层用于对所述局域加权模块输出的数据进行时空序列预测，所述输出层用于输出时空预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中南大学 一种基于时空序列预测的异常探测方法及相关设备
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