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申请/专利权人：长春师范大学

摘要：本发明涉及山洪预警技术领域，具体公开了一种基于跨源可解释性深度学习模型的山洪预警方法及系统，所述方法包括获取预警区域内的山洪参数和环境参数，计算山洪参数和环境参数的关联度；根据所述关联度选取并组合环境参数，连接对应的山洪参数，作为该预警区域的样本；统计不同预警区域的样本，训练神经网络模型，同步构建解释内容库；在应用神经网络模型时，根据解释内容库确定输出结果的补充内容。本发明借助解释内容库能够得到同一输出的其他可能的输入，也即，在哪些其他环境条件下，有可能达到相同的状态，从而将当前环境转换为多种相似的环境，相似的环境越多，工作人员熟知的可能性越大，使得工作人员更好的进行山洪防护。

主权项：1.一种基于跨源可解释性深度学习模型的山洪预警方法，其特征在于，所述方法包括：接收工作人员输入的统计周期和预警区域，基于统计周期获取预警区域内的山洪参数和环境参数；所述山洪参数至少包括山洪次数及山洪量；所述环境参数至少包括大气温度、风速、土壤温度、植被指数、地形参数和降雨量；按照统计周期的时间顺序统计山洪参数和环境参数，计算山洪参数和环境参数的关联度；根据所述关联度选取并组合环境参数，连接对应的山洪参数，作为该预警区域的样本；统计不同预警区域的样本，训练神经网络模型，同步构建解释内容库；所述解释内容库用于对神经网络模型的输出结果进行内容补充，补充的内容为得到同一输出的其他输入；当监测到新的环境参数时，将新的环境参数输入训练好的神经网络模型，得到输出结果，根据解释内容库确定输出结果的补充内容；所述统计不同预警区域的样本，训练神经网络模型，同步构建解释内容库的步骤包括：统计不同预警区域的样本，构建训练集和测试集，训练神经网络模型；比对山洪参数，计算山洪参数的数组相似度；当数组相似度达到预设的相似度阈值时，查询两个山洪参数对应的组合的环境参数，将其中一方的环境参数填充至另一山洪参数的解释内容库；所述解释内容库初始为空，其数据单元的数据结构与组合的环境参数的数据结构相同；所述当监测到新的环境参数时，将新的环境参数输入训练好的神经网络模型，得到输出结果，根据解释内容库确定输出结果的补充内容的步骤包括：当监测到新的环境参数时，将新的环境参数输入训练好的神经网络模型，得到预测的山洪参数；由预测的山洪参数遍历样本中的山洪参数，当匹配成功时，查询匹配到的山洪参数的解释内容库，作为补充内容。

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权利要求：

百度查询： 长春师范大学 基于跨源可解释性深度学习模型的山洪预警方法及系统